在测试中，我们在UBUNTU系统下搭建了基于ROCm 5.7的Stable Diffusion Automatic 1111本地部署，作为对比的是在Windows下搭建同样的Stable Diffusion Automatic 1111+DirectML。测试使用的Python版本为3.10.6，Pytorch版本为2.3。在模型的选择上，两种系统下的Stable Diffusion都使用了相同版本的SD V.15标准模型。▲UBUNTU...
在Linux环境下，AMD显卡还可以通过ROCm来实现更高的效率，但总体而言还是不如NVIDIA的CUDA生态。所以如果想要有更好的体验Stable Diffusion，建议使用NVIDIA GPU的显卡。其实在多年以前，游戏显卡的作用其实还是比较纯粹的，几乎就是游戏娱乐，并不能很好的用于AI深度学习计算等，或者说效率不是很高。不过这一切随着NVIDIA...
尤其是在5.7版本中,ROCm加入了Linux系统下对消费级显卡Radeon RX 7900 XTX和RX 7900 XT的支持,这样一来消费者无疑就能得到更多的改进优势,能够在基于AMD RDNA 3架构打造的AMD Radeon显卡上进行机器学习,也能充分利用性能优秀的AMD Radeon RX 7900系列台式机显卡来运行机器学习模型和各类AI算法,比如大家最常用的AI ...
尤其是在5.7版本中,ROCm加入了Linux系统下对消费级显卡Radeon RX 7900 XTX和RX 7900 XT的支持,这样一来消费者无疑就能得到更多的改进优势,能够在基于AMD RDNA 3架构打造的AMD Radeon显卡上进行机器学习,也能充分利用性能优秀的AMD Radeon RX 7900系列台式机显卡来运行机器学习模型和各类AI算法,比如大家最常用的AI ...
在Linux环境下,AMD显卡还可以通过ROCm来实现更高的效率,但总体而言还是不如NVIDIA的CUDA生态。所以如果想要有更好的体验Stable Diffusion,建议使用NVIDIA GPU的显卡。 其实在多年以前,游戏显卡的作用其实还是比较纯粹的,几乎就是游戏娱乐,并不能很好的用于AI深度学习计算等,或者说效率不是很高。不过这一切随着NVIDIA ...
一、ROCm加持出图效率翻倍!AMD RX 7900 XT Linux系统 AI性能体验 ROCm:一个可移植、高性能的GPU计算平台 随着AI时代的来临,显卡的作用不再仅仅只局限于游戏,特别是在Stable Diffusion火爆全网之后,越来越多的玩家将显卡当成AIGC生产力工具。 只不过,Stable Diffusion的早期版本对AMD显卡支持不太友好,给大家造成了只...
amd显卡用户需要先安装所需的显卡驱动,然后再按照本教程执行。 2.网盘中的stable-diffusion-webui-lnv.zip仅下载了一些常用的插件,其他与AUTOMATIC1111相同,目的是加快安装速度。 0.首先先上传stable-diffusion-webui-lnv.zip到服务器(或linux系统)中并解压 ...
sudo apt-get install ./amdgpu-install_5.4.50400-1_all.de # 然后安装单个用例 sudo amdgpu-install --usecase=rocm,hip,mllib --no-dkms # 添加用户至render组 sudo usermod -a -G video,render $LOGNAME 如有另外安装显卡驱动的需求,就删去后面的 --no-dkms …漫长的等待…(大概需要一个小时左右,...
硬件配置方面,由于Stable Diffusion需要用到Pytorch框架,而NVIDIA的CUDA生态在Pytorch上有着更好的表现,AMD显卡、Intel显卡和CPU在Windows环境下则需要使用到Pytorch-DirectML才能正常使用,在效率、易用性和兼容性方面都有一些不足。在Linux环境下,AMD显卡还可以通过ROCm来实现更高的效率,但总体而言还是不如NVIDIA的CUDA生态。
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0对应显卡型号:RX7000系列 4. 启动WebUI的命令: conda activate sd && cd ~/stable-diffusion-webui && bash launch.sh 以上 如果你要用最新的ROCm6.1.1: https://zhuanlan.zhihu.com/p/656480759?utm_psn=1772756352047439872...