https://nod.ai/sd-on-rdna3/
Nod.ai 跟 AMD合作，移植Stable Diffusion到AMD繪圖卡。
目前需要特別driver
https://www.amd.com/en/support/kb/release-notes/rn-rad-win-22-11-1-mlir-iree
https://tinyurl.com/mrze9hfy
win 11更新的時候，可能要重新安裝驅動。
安裝方式跟注意事項
https://github.com/nod-ai/SHARK/blob/main/shark/examples/shark_inference/stable_diffusion/stable_diffusion_amd.md
https://tinyurl.com/bdcvuhhy
安裝程式在這
https://github.com/nod-ai/SHARK/releases/download/20221220.400/shark_sd_20221220_400.exe
https://tinyurl.com/4na4z5wu
也許RDNA2跟更舊的AMD卡也可以用。

竟然是官方跑出來做這件事嗎 厲害了

畢竟AMD是做工作卡 (?

起頭一定要AMD自己做啊 他們現在整在努力推廣 ROCm目前策略看起來是 AMD起頭->開源後讓大家繼續做

覺得這樣做是正確的 N也是跟很多遊戲廠合作 針對遊戲去調整不過這過程大概要累積好幾年才會有相對應的成果就是了

這絕對是正確的方向，畢竟雞雞是人類進步的原動力

棒棒

你第二個短連結怪怪的

AMD戰未來！未來最棒(錯棚..

用apu+16g vram跑模型不知道有沒有機會

ROCm資源再給多一點 老黃就不能靠CUDA亂喊價了

現在滿街gsync相容螢幕也歸功於amd推廣免費freesync

目前桌面APU的架構都是舊VEGA(GCN 5.0) GPU的架構偏老了我覺得至少要RDNA2以上架構的才有機會 Rembrandt或之後的不過桌面Zen4 Raphael裡面都有基本的2CU等級的亮機內顯那個是RDNA2架構的 雖然CU數非常少運算能力很低XD

非NV不可的原因又少一個了

讚

難道AMD又臭了嗎？？

有人用5700xt(rdna1)跑，45秒。還蠻不錯的。

說跑幾秒沒啥參考性吧，你下的參數不同，可以有幾秒鐘跟幾十分鐘的差距，更別說每個人套用的模型可能都不同

他用onnx跑4分鐘多，ROCM跑2分多鐘，這個30秒同樣prompt

原來ROCM效率這麼差喔

感覺不同runtime compile出來的效率差很多

連AI也補上了

有的跑不錯了