Microsoft Olive は AMD GPU を 10 倍高速化します
テクノロジーの巨人が Microsoft Olive と協力して、AMD チップを 10 倍高速化し、パフォーマンスを驚くべき 9.9 倍に向上させているため、最終的に AMD チップを購入したくなるでしょう。
AMD が実施した新しい実験では、 Microsoft Olive を搭載したRadeon RXでの AI テキストから画像への生成パフォーマンスが大幅に向上したことが示されています。この驚異的な成長は、Microsoft Olive による安定した拡散を可能にした結果です。
AMD GPU をお持ちで試してみたい場合に備えて、AMD はその方法に関するステップバイステップのガイドをリリースしました。かなり簡単で、段階的に実行できます。Microsoft Olive を使用して最適化されたモデルを作成し、テストして、Automatic1111 WebUI と統合する必要があります。
ソフトウェア開発者または IT マネージャーであれば、これは非常に簡単に行うことができます。ただし、それにはいくつかの前提条件があります。
- インストールされた Git ( Windows 用 Git )
- インストールされた Anaconda/Miniconda ( Windows 用 Miniconda )
- Anaconda/Miniconda ディレクトリが PATH に追加されていることを確認します。
- AMD グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) を備えたプラットフォーム
- ドライバー: AMD ソフトウェア: Adrenalin Edition™ 23.7.2 以降( https://www.amd.com/en/support )
Microsoft Olive は AMD GPU のパフォーマンスを大幅に向上させることができます
Microsoft Olive について何も知らない方のために説明すると、このツールは Python プログラミング言語を使用して、モデルの変換、最適化、量子化、自動調整を行い、最適なパフォーマンスを実現します。
Microsoft Olive は、他のツール、特に最適化に敏感な Stable Diffusion とともに使用されることがよくあります。これらを組み合わせると、WebUI などの特別なアプリケーションで実行できる最適化されたモデルを構築できます。
これだけでも、ドライバーのより適切な探索が可能になり、ドライバーの能力がさらに向上し、より優れたパフォーマンスを達成できるようになります。
GPU で 10 倍のパフォーマンスを達成する方法に関する AMD のガイドは、このツールと大きく関係しています。基本的に、このガイドの手順は次のとおりです。
- Microsoft Olive を使用すると、最適化された安定した拡散モデルを生成できます。
- モデルをテストする必要があります。
- テストした後、モデルを WebUI と統合する必要があります。
- Automatic1111 WebUI がすでにインストールされていると仮定すると、最適化されたモデルでそれを実行する必要があります。
実験によると、デフォルトの PyTorch パスで実行すると、AMD Radeon RX 7900 XTX は 1.87 反復/秒を実現します。ただし、Microsoft Olive で最適化されたモデルを使用すると、同じ GPU で 18.59 反復/秒が実現します。
AMD GPU のパフォーマンスを向上させる方法に関する AMD の完全なガイドを必ず確認してください。それが機能する場合は、以下のコメント セクションでお知らせください。
コメントを残す