Microsoft Olive yra įrankis, kuris naudoja Python kalbą, kad optimizuotų modelius, kad būtų pasiektas maksimalus našumas.
- AMD GPU gali veikti daug geriau, kai juose veikia optimizuotas modelis.
- Optimizuotas modelis naudoja Microsoft Olive, Python įrankį, kuris suderina modelius optimaliam veikimui.
- AMD išleido vadovą, kaip tai padaryti.
Pagaliau norėsite įsigyti AMD lustus, nes technologijų milžinas bendradarbiauja su „Microsoft Olive“, siekdamas, kad jie būtų 10 kartų greitesni ir stulbinančiai padidėtų 9,9 karto našumas.
Naujas eksperimentas, kurį atliko AMD, pastebimai išaugo AI teksto į vaizdą generavimo našumas Radeon RX su Microsoft Olive. Stulbinantį augimą lėmė „Stable Diffusion“ su „Microsoft Olive“ įgalinimas.
AMD išleido nuoseklų vadovą, kaip tai padaryti, jei turite AMD GPU ir norite jį išbandyti. Tai gana paprasta ir tai galima padaryti etapais. Turėsite sukurti optimizuotą modelį naudodami Microsoft Olive, jį išbandyti ir integruoti su Automatic1111 WebUI.
Jei esate programinės įrangos kūrėjas arba IT vadovas, tai padaryti gali būti gana paprasta. Tačiau tam yra keletas būtinų sąlygų:
- Įdiegtas Git (Git, skirtas Windows)
- Įdiegta Anaconda/Miniconda (Miniconda, skirta Windows)
- Įsitikinkite, kad Anaconda / Miniconda katalogas įtrauktas į PATH
- Platforma su AMD grafikos procesoriaus blokais (GPU)
- Tvarkyklė: AMD Programinė įranga: Adrenalin Edition™ 23.7.2 arba naujesnė versija (https://www.amd.com/en/support)
„Microsoft Olive“ gali labai pagerinti jūsų AMD GPU našumą
Jei nieko nežinote apie „Microsoft Olive“, įrankis naudoja „Python“ programavimo kalbą, kad konvertuotų, optimizuotų, kiekybiškai įvertintų ir automatiškai sureguliuotų modelius, kad būtų užtikrintas optimalus veikimas.
„Microsoft Olive“ dažnai naudojama su kitais įrankiais, ypač su „Stable Diffusion“, kuri yra jautri optimizavimui. Sujungus, jie gali sukurti optimizuotus modelius, kurie gali veikti su specialiomis programomis, pvz., WebUI.
Vien tai leidžia geriau ištirti vairuotojus ir skatina jų galimybes pasiekti daug geresnių rezultatų.
AMD vadovas, kaip pasiekti 10 X našumą savo GPU, yra labai susijęs su šiuo įrankiu. Iš esmės tai yra vadovo veiksmai:
- Naudodami „Microsoft Olive“ galėsite sukurti optimizuotą stabilios difuzijos modelį.
- Turėsite išbandyti modelį.
- Išbandę modelį turėsite integruoti su WebUI.
- Darant prielaidą, kad jau įdiegėte Automatic1111 WebUI, turėsite ją paleisti naudodami optimizuotą modelį.
Remiantis eksperimentu, naudojant numatytąjį PyTorch kelią, AMD Radeon RX 7900 XTX pateikia 1,87 iteracijos per sekundę. Tačiau naudojant optimizuotą modelį su „Microsoft Olive“, tas pats GPU atlieka 18,59 iteracijos per sekundę.
Būtinai peržiūrėkite visą AMD vadovą, kaip pagerinti AMD GPU našumą, ir, jei jis veikia, praneškite mums toliau pateiktame komentarų skyriuje.
