AMD: performance migliorate su Stable Diffusion con i nuovi modelli per Ryzen e Radeon
Giovedì scorso
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Stability AI ha pubblicato versioni ottimizzate dei suoi modelli per ONNX, pensate per sfruttare al meglio le GPU Radeon e gli APU Ryzen AI di AMD, raggiungendo miglioramenti fino a 3,3 volte rispetto alle versioni standard in PyTorch.
Questi risultati sono frutto del lavoro congiunto tra AMD, sviluppatori software e produttori hardware, che ha coinvolto driver, compilatori e componenti fondamentali del machine learning.
I modelli ottimizzati, tra cui Stable Diffusion 3.5 Large e SDXL Turbo, sono identificati dal suffisso “_amdgpu” e si possono scaricare da Hugging Face. Possono essere eseguiti sia in ambienti personalizzati sia all’interno di Amuse 3.0, la piattaforma di generazione locale sviluppata da AMD insieme a TensorStack AI, che ora permette anche la creazione di brevi video, l’uso di filtri AI per le foto e la generazione di immagini da testo.
L’architettura RDNA 4 introduce acceleratori AI più performanti, con prestazioni fino a otto volte superiori in INT8 rispetto a RDNA 3. Alcuni modelli, come SD3.5 Large o SDXL, richiedono GPU di fascia alta per funzionare correttamente, mentre gli APU Ryzen AI, grazie alla sinergia tra NPU XDNA e GPU integrata, trovano in Strix Halo una delle configurazioni più adatte.
Fonte: StabilityAI, Tom’s Hardware