Microsoft Olive sprawi, że Twoje procesory graficzne AMD będą 10 razy szybsze

Microsoft Olive to narzędzie wykorzystujące język Python do optymalizacji modeli pod kątem maksymalnej wydajności.

W końcu będziesz chciał kupić chipy AMD, ponieważ gigant technologiczny współpracuje z Microsoft Olive, aby uczynić je 10 razy szybszymi, do zdumiewającego 9,9-krotnego wzrostu wydajności.

Nowy eksperyment, przeprowadzone przez AMD, pokazuje znaczny wzrost wydajności generowania tekstu na obraz przez sztuczną inteligencję Radeona RX z Microsoft Olive. Zadziwiający wzrost był wynikiem umożliwienia stabilnej dystrybucji z Microsoft Olive.

AMD wydało przewodnik krok po kroku, jak to zrobić, na wypadek, gdybyś miał procesor graficzny AMD i chciał go wypróbować. Jest to średnio łatwe i można to zrobić etapami. Będziesz musiał stworzyć zoptymalizowany model za pomocą Microsoft Olive, przetestować go i zintegrować z Automatic1111 WebUI.

Jeśli jesteś programistą lub menedżerem IT, może to być dość łatwe. Ale są ku temu pewne warunki:

• Zainstalowany Git (Gita dla Windowsa)
• Zainstalowano Anacondę/Miniconda (Miniconda dla systemu Windows)
  • Upewnij się, że katalog Anaconda/Miniconda został dodany do PATH
• Platforma z procesorami graficznymi AMD (GPU)
  • Sterownik: oprogramowanie AMD: Adrenalin Edition™ 23.7.2 lub nowsza (https://www.amd.com/en/support)

Microsoft Olive jest w stanie znacznie poprawić wydajność procesorów graficznych AMD

Jeśli nie wiesz nic o Microsoft Olive, narzędzie używa języka programowania Python do konwersji, optymalizacji, kwantyzacji i automatycznego dostrajania modeli w celu uzyskania optymalnej wydajności.

Microsoft Olive jest często używany z innymi narzędziami, zwłaszcza ze stabilną dyfuzją, która jest wrażliwa na optymalizację. Po złożeniu są w stanie zbudować zoptymalizowane modele, które mogą działać ze specjalnymi aplikacjami, takimi jak WebUI.

Już samo to pozwala na lepszą eksplorację sterowników i popycha ich możliwości do osiągania znacznie lepszych osiągów.

Przewodnik AMD, jak osiągnąć 10-krotną wydajność na GPU, ma wiele wspólnego z tym narzędziem. Zasadniczo są to kroki przewodnika:

1. Dzięki Microsoft Olive będziesz w stanie wygenerować zoptymalizowany model stabilnej dystrybucji.
2. Musisz przetestować model.
3. Po przetestowaniu będziesz musiał zintegrować model z WebUI.
4. Zakładając, że masz już zainstalowany WebUI Automatic1111, musisz uruchomić go ze zoptymalizowanym modelem.

Zgodnie z eksperymentem, działając na domyślnej ścieżce PyTorch, AMD Radeon RX 7900 XTX zapewnia 1,87 iteracji na sekundę. Ale używając zoptymalizowanego modelu z Microsoft Olive, ten sam GPU zapewnia 18,59 iteracji na sekundę.

Zapoznaj się z pełnym przewodnikiem AMD dotyczącym poprawy wydajności procesora graficznego AMD, a jeśli to działa, daj nam znać w sekcji komentarzy poniżej.