AMD通过ROCm 6.0和Radeon GPU 扩展了面向机器学习开发的AI产品组合 基于AMD先前宣布的通过AMD ROCm 5.7和PyTorch对Radeon RX 7900 XT、XTX以及Radeon PRO W7900 GPU的支持,现在我们正在通过AMD ROCm 6.0从软、硬件两方面扩展我们基于客户端的机器学习开发产品组合。 首先,AI研究人员和机器学习工程师现在也可在Radeon ...
首先，AI研究人员和机器学习工程师现在也可在Radeon PRO W7800和Radeon RX 7900 GRE GPU上进行开发。凭借对如此广泛产品组合的支持，AMD正在帮助人工智能社区以更多价位和不同性能级别访问桌面级的显卡。此外，AMD还通过支持ONNX Runtime来完善堆栈解决方案。ONNX（Open Neural Network Exchange的缩写）是一种用于在不...
首先,AI研究人员和机器学习工程师现在也可在Radeon PRO W7800和Radeon RX 7900 GRE GPU上进行开发。凭借对如此广泛产品组合的支持,AMD正在帮助人工智能社区以更多价位和不同性能级别访问桌面级的显卡。 此外,AMD还通过支持ONNX Runtime来完善堆栈解决方案。ONNX(Open Neural Network Exchange的缩写)是一种用于在不同...
除了先前已支持的其他基于AMD RDNA 3架构的GPU，如AMD Radeon PRO W790Radeon RX 7900 XTX和Radeon RX 7900 XT，AMD ROCm 0现在新增了对AMD Radeon Pro W7800和Radeon RX 7900 GRE桌面级GPU的支持。这一扩展使得AI研究人员和机器学习工程师能在更多类型的AMD GPU上进行高效开发。随着对更多硬件产品的支持，AMD...
在win下用AMD显卡也可以做深度学习,需要用微软的DirectML. 1.安装pytorch版本: pip install torch-directml 2.示例代码: pytorch_directmlgithub.com/riverzhou/pytorch_directml 3.下面做一个简单的测试,在cifa10上跑resnet50: (1)集成显卡AMD Radeon(TM) Graphics 4GB 与CPU AMD Ryzen 9 5900HX对比测试 ...
AMD Radeon（TM）Graphics是一款由AMD（美国超微半导体公司）制造的显卡。这款显卡是AMD图形产品线的一部分，用于在计算机上提供图形处理能力。AMD Radeon显卡被设计用于各种计算设备，包括台式机、笔记本电脑和服务器等。AMD Radeon Graphics显卡基于AMD的图形处理单元（GPU）技术，这些GPU采用了AMD的RDNA架构。
查看 GPU 地址：https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm#supported-gpus pytorch.org 网站地址：https://pytorch.org/ 参考链接：https://www.amd.com/zh-hans/graphics/servers-solutions-rocm-ml https://pytorch.org/blog/pytorch-for-amd-rocm-platform-now-available-as-python-package/ ...
使用A卡(AMD Radeon RX470)进行机器学习的失败经历 想赶上机器学习ML深度学习的热潮不容易,光是显卡就是一笔不小的投入。网上搜索了一下,见A卡也可以勉强用于ML,遂想用手头有的一张A卡(RX470)进行学习,过程不易,记录之。 一、试用WSL2,失败。
以锐龙5 5600G为例,其拥有6核12线程,基础频率为3.9GHz,提升频率可达4.4GHz。这样的性能参数,能够提供游戏所需的流畅体验和快速响应。更值得一提的是,AMD的Radeon Graphics技术的加入,让集显的性能提高了数倍,能够在1080p的中高画质下轻松驾驭如今热门的游戏大作。
鉴于已上市的Zen4处理器内置了名为Radeon Graphics,基于RDNA2架构的显示核心,因此我们还使用锐龙9 7950X对它的性能进行了测试。从规格来看,由于内置显示核心只有128个流处理器,所以它的性能不会太强。其3DMark TimeSpy得分为886分、FireStrike得分为2330,能在1080p分辨率、高画质设定下,基本流畅地运行《坦克世界》这...