AMD Radeon-Grafikkarte Stable Diffusion AI-Zeichnungserfahrungstest

Nach dem Aufkommen der KI-Anwendung Stable Diffusion wurde sie in sehr kurzer Zeit schnell populär und wurde zum Generationstool für die „schönste Dame“, das von vielen Spielern mündlich weitergegeben wurde. Als dieses KI-Rechen- und Zeichentool jedoch offiziell von Stable Diffusion eingeführt wurde, basierten sowohl die Bereitstellung der WEB-Benutzeroberfläche als auch das Training und die Generierung des Modells im Wesentlichen auf dem beschleunigten NVIDIA CUDA-Algorithmus, sodass die A-Karte nicht offiziell unterstützt wurde Zunächst stabile Diffusion. Glücklicherweise ist Stable Diffusion ein Open-Source-Produkt. Mit der Unterstützung vieler Community-Spieler sind viele Zweige entstanden, die A-Card-GPU-beschleunigtes Computing unterstützen. Die DirectML-basierte Bereitstellung, die wir heute testen werden, kann beispielsweise AMD Radeon-Grafiken implementieren Karten. Stabile Diffusion KI-Computing-Hardwarebeschleunigung.

Wenn Sie DirectML-basierte Stable Diffusion lokal bereitstellen möchten, ist dies relativ komplizierter als die praktische CUDA-basierte WEB-UI-Bereitstellung. Es gibt jedoch bereits relativ ausgereifte Integrationspakete, die von Spielern nur heruntergeladen werden können Das Integrationspaket ermöglicht eine kinderleichte lokale Installation und Bereitstellung mit einem Klick, wodurch jeder viel Zeit sparen kann.

▲Nachdem das von uns zum Testen ausgewählte Integrationspaket installiert wurde, wechselt es automatisch in den AMD GPU-beschleunigten Rechenmodus und öffnet lokal http://127.0.0.1:7860, um die lokale Stable Diffusion AI-Zeichenschnittstelle zu öffnen.

▲Sie können relevante Parameter für die Generierung von KI-Kunstzeichnungen auf der lokalen WEB-UI-Schnittstelle frei festlegen. Klicken Sie auf „Generieren“, um mit dem Zeichnen zu beginnen. Weitere Informationen finden Sie in den entsprechenden Online-Tutorials. Wir gehen hier nicht näher darauf ein.

Kann der DirectML-basierte Stable Diffusion-Bereitstellungszweig Hardware-Computing-Beschleunigungsunterstützung für AMD-Grafikkarten implementieren? Wie effizient ist es? In der Vergangenheit konnten A-Card-Spieler Stable Diffusion nur unter dem Linux-System ausführen und die CUDA-Beschleunigung über ROCM (Radeon Open Compute Now) simulieren, wenn die KI-beschleunigte Berechnung der A-Card direkt unter dem Windows-System implementiert wurde Können wir unsere erwarteten Ziele erreichen? Zu diesem Zweck haben wir mehrere Grafikkarten der AMD Radeon RX 5000-Serie, RX 6000-Serie und RX 7000-Serie ausgewählt und ein detailliertes Experiment durchgeführt.

Erlebnisplattform

Grafikkarte: AMD Radeon RX 5500XT (8 GB), RX 5700 (8 GB), RX 6500XT 4 GB, RX 6600 (8 GB), RX 6700XT (12 GB), RX 6750XT (12 GB), RX 6800 (16 GB), RX 6900XT (16 GB). ), RX 7900 XT (20 GB), RX 7900 XTX (24 GB)

CPU: Intel Core i9-13900K

Motherboard: Intel Z790

Speicher: DDR5 6000 16 GB×2

SSD: AORUS NVMe PCIe SSD 2 TB

Betriebssystem: Windows 11 Pro 22H2

Treiber: AMD Software Adrenalin Edition 23.4.3

Durch Tests wollen wir wissen:

Wie groß ist der Unterschied in der KI-Rechenleistung von Stable Diffusion zwischen der AMD Radeon 5000-Serie, 6000-Serie und 7000-Serie?

Wie ist die Beschleunigungsleistung der AMD-GPU im Vergleich zur herkömmlichen CPU-KI-Rechenbeschleunigung?

▲Die von uns eingesetzte Netzwerk-Open-Source-Sharing-Bereitstellungslösung kann die hardwarebeschleunigte Berechnung von AMD-Grafikkarten korrekt implementieren. Sie können sehen, dass die GPU-Auslastung während des Bilderzeugungsprozesses bei 100 % bleibt.

Das Modell ist Novel AI Final-runed (CKPT)

Test 1: KI erzeugt modische Schönheiten

Im ersten Teil des Tests haben wir mithilfe von Schlüsselwörtern eine modische und schöne Dame mit großen Augen und einem gewissen Gespür für Fotos generiert. Die Schlüsselworteinstellungen lauten wie folgt (einige stammen aus gemeinsam genutzten Open-Source-Schlüsselwörtern im Internet):

lora:koreanDollLikeness_v15:0.6> beste Qualität, ultrahohe Auflösung, (fotorealistisch:1.4), 1 Frau, ärmelloses weißes Knopfhemd, schwarzer Rock, schwarzer Halsreif, süß, (Kpop-Idol), (aegyo sal:1), ( platinblondes Haar:1), ((geschwollene Augen)), Blick auf den Betrachter, Ganzkörper, Blick nach vorne, Mode, Premium

Auflösungseinstellung: 512×512

Probenahmeschritt: 20

Prompter Wortführungskoeffizient: 7

Chargen generieren – Menge pro Charge: 1-1, 4-1

Da die meisten Grafikkarten über mehr als 8 GB Videospeicher verfügen, haben wir in den Betriebsparametern grundsätzlich den normalen Standardmodus für hohen Videospeicher eingestellt. Nur die 4-GB-Videospeicherversion der RX 6500XT verwendete den hinzugefügten --. lowvrams Low-Memory-Betriebsmodus (sonst funktioniert es nicht). Den Gesamttestergebnissen nach zu urteilen, haben AMDs Grafikkarten von der Radeon RX 5000-Serie bis zur RX 7000-Serie fast alle die KI-Rechenbeschleunigungsleistung von Stable Diffusion-Anwendungen erreicht, insbesondere die Leistung der Grafikkarten der Radeon RX 7000-Serie ist besser als die der Grafikkarten der RX 6000-Serie. Eine enorme Verbesserung. Beispielsweise beträgt die Bilderzeugungsrate der RX 6900XT bei dieser Einstellung und diesem Modellalgorithmus etwa 8,87 Bilder/Sekunde, während die RX 7900 XT 15,76 Bilder/Sekunde erreichen kann, was einer Leistungsverbesserung von fast 100 % entspricht.

Im Vergleich zu CPUs haben alle AMD-Grafikkarten ganz offensichtliche Vorteile. Die Leistung des RX 7900 ist außerdem fast fünfmal schneller als der Core i9-13900K.

Das Einzige, was etwas ungewöhnlich ist, ist, dass die RX 6500XT laut Kernspezifikationen stärker sein sollte als die RX 5500XT. Da die Videospeicherkonfiguration jedoch nur 4 GB beträgt, wird der niedrige Videospeicher aktiviert Betriebsmodus im Test, das Bild zeigt Die Generierungsgeschwindigkeit wird stark beeinflusst, liegt weit unter der normalen Leistung der GPU-Beschleunigung und kann nur ein Niveau erreichen, das geringfügig höher ist als das der CPU-Berechnung.

Test 2: KI generiert komplexere Landschaftsfotos von Villen am Wasser

Im nächsten Test verwendeten wir eine Reihe relativ komplexer Schlüsselwörter, um eine Villa am Wasser zu generieren, zusammen mit Anforderungen für Effekte wie Sonnenlicht, Wellen und Reflexionen. Die Schlüsselwörter lauten wie folgt:

'wunderschöne Darstellung eines Hauses im Tudor-Stil in der Nähe des Wassers bei Sonnenuntergang, fotorealistisch, filmische Komposition, filmische hohe Detailgenauigkeit, ultrarealistische, filmische Beleuchtung, Tiefenschärfe, extrem detailliert, wunderschön farbcodiert, 8k ,'

Auflösungseinstellung: 512×512

Probenahmeschritt: 50

Prompter Wortführungskoeffizient: 7,5

Chargen generieren – Menge pro Charge: 1-1, 2-1, 4-1

Die Testergebnisse dieses Teils stimmen grundsätzlich mit denen des vorherigen Tests überein. Die Grafikkarten der RX 7000-Serie dominieren immer noch die Leistung der Grafikkarten der RX 6000-Serie. Im Vergleich zur Rechenleistung der CPU ist die Leistungssteigerung durch GPU-beschleunigtes Rechnen immer noch sehr deutlich Die Leistung der RX 7900 XT erreicht die Leistung der Einstiegsgrafikkarte RX 5500XT fast fünfmal so hoch wie die des Core i9-13900K.

4GB-Videospeicherkonfiguration RX 6500XT kann nur im Modus mit niedrigem Videospeicher ausgeführt werden, daher wird die Bilderzeugungsgeschwindigkeit immer noch stark beeinträchtigt, was weit unter der normalen Leistung der GPU-Beschleunigung liegt und in etwa der des Core i9 entspricht. 13900 K.

Schreiben Sie am Ende

Dies ist ein einfacher, aber interessanter Test. Wir sind der Meinung, dass es einige Anhaltspunkte gibt, die für Spieler zusammengefasst werden können:

1. Derzeit können AMD-Grafikkarten durch Open-Source-Bereitstellungslösungen eine Stable Diffusion AI-Rechenbeschleunigung realisieren, und es gibt auch viele dumme Integrationspakete im Internet 🎜 #

2. Den Testergebnissen nach zu urteilen, können AMD-Grafikkarten bei den Berechnungen zur KI-Bildgenerierung eine weitaus bessere Leistungssteigerung erzielen als die CPU 🎜#

3. Der Testsituation nach zu urteilen: Wenn die Rendering-Auflösung auf mehr als 512 eingestellt ist (z. B. 768 x 768), wird der Videospeicher überschritten. Dies hat einen gewissen Zusammenhang mit dem Bereitstellungsplan und dem Modell, spiegelt aber auch die Normale Situation: Im Modus sind 8 GB Videospeicher fast eine schwierige Einstiegsvoraussetzung für eine stabile Verbreitung. Wenn der Videospeicher weniger als 8 GB beträgt, ist selbst beim Rendern mit einer Auflösung von 512 x 512 nicht genügend Videospeicher vorhanden. Zu diesem Zeitpunkt müssen Sie die Lösung mit geringem Videospeicher von --lowvram verwenden, die jedoch stark verlangsamt Verringern Sie die Berechnungsgeschwindigkeit, wie im Test RX 6500XT 4GB. Wenn Sie also Stable Diffusion flüssig spielen möchten, empfehlen wir, dass die Grafikkarte über einen Videospeicher von 8 GB oder mehr verfügt;

4. Den Gesamtergebnissen nach zu urteilen, glauben wir, dass die AMD-GPU noch viel Raum für Algorithmusoptimierung hat. Aufgrund unzuverlässiger Erfahrungen ist der Leistungsunterschied zwischen RX 7900 XTX und Core i9-13900K nicht groß genug. Dies hat etwas mit den von uns eingesetzten Algorithmuslösungen und -modellen zu tun. Wir hoffen auch, dass Programmierer in verschiedenen Communities mehr und bessere Rechenbeschleunigungslösungen für AMD-Grafikkarten entwickeln können.

Egal was passiert, die hardwarebeschleunigte Rechenleistung von AMD-Grafikkarten ist nachweislich relativ offensichtlich. Es ist zweifellos eine gute Nachricht für AMD-Grafikkartenbenutzer Weg zur Optimierung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAMD Radeon-Grafikkarte Stable Diffusion AI-Zeichnungserfahrungstest. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!