Microsoft Olive, AMD GPU'larınızı 10 kat daha hızlı hale getirecek

Microsoft Olive, modelleri maksimum performans için optimize etmek üzere Python dilini kullanan bir araçtır.

Sonunda AMD çiplerini satın almak isteyeceksiniz çünkü teknoloji devi Microsoft Olive ile işbirliği yaparak onları 10 kat daha hızlı hale getirerek performansta şaşırtıcı bir 9,9 kat artış sağlıyor.

yeni bir deneyAMD tarafından yürütülen, yapay zeka metinden görüntüye oluşturma performansında önemli bir artış gösteriyor. Radeon RX Microsoft Olive ile. Şaşırtıcı büyüme, Microsoft Olive ile Kararlı Yayılımın etkinleştirilmesinin sonucuydu.

AMD, bir AMD GPU'nuz varsa ve denemek istemeniz durumunda, bunu nasıl yapacağınıza dair adım adım bir kılavuz yayınladı. Orta derecede kolaydır ve adımlar halinde yapılabilir. Microsoft Olive kullanarak optimize edilmiş bir model oluşturmanız, test etmeniz ve Automatic1111 WebUI ile entegre etmeniz gerekecek.

Bir yazılım geliştiricisi veya BT yöneticisiyseniz, bunu yapmak oldukça kolay olabilir. Ama bunun için bazı önkoşullar var:

• Yüklü Git (Windows için Git)
• Yüklü Anaconda/Miniconda (Windows için Miniconda)
  • Anaconda/Miniconda dizininin PATH'e eklendiğinden emin olun
• AMD Grafik İşlem Birimlerine (GPU) Sahip Platform
  • Sürücü: AMD Yazılım: Adrenalin Edition™ 23.7.2 veya daha yenisi (https://www.amd.com/en/support)

Microsoft Olive, AMD GPU'larınızın performansını büyük ölçüde artırabilir

Microsoft Olive hakkında hiçbir şey bilmiyorsanız araç, optimum performans için modelleri dönüştürmek, optimize etmek, ölçmek ve otomatik olarak ayarlamak için Python programlama dilini kullanır.

Microsoft Olive, genellikle diğer araçlarla, özellikle de optimizasyona duyarlı Stable Difusion ile birlikte kullanılır. Bir araya getirildiğinde, WebUI gibi özel uygulamalarla çalışabilen optimize edilmiş modeller oluşturabilirler.

Bu tek başına sürücülerin daha iyi keşfedilmesine izin verir ve çok daha iyi bir performans elde etmek için yeteneklerini zorlar.

AMD'nin GPU'nuzda 10 kat performans elde etme kılavuzunun bu araçla çok ilgisi var. Esasen, bunlar kılavuzun adımlarıdır:

1. Microsoft Olive ile optimize edilmiş kararlı bir difüzyon modeli oluşturabileceksiniz.
2. Modeli test etmeniz gerekecek.
3. Test ettikten sonra, modeli WebUI ile entegre etmeniz gerekecek.
4. Otomatik1111 WebUI'yi zaten yüklediğinizi varsayarsak, onu optimize edilmiş modelle çalıştırmanız gerekir.

Deneye göre, varsayılan PyTorch yolunda çalışan AMD Radeon RX 7900 XTX, saniyede 1,87 yineleme sağlıyor. Ancak Microsoft Olive ile optimize edilmiş model kullanıldığında, aynı GPU saniyede 18,59 yineleme sağlar.

AMD GPU'nuzun performansını nasıl artıracağınızla ilgili AMD'nin eksiksiz kılavuzuna baktığınızdan emin olun ve işe yararsa aşağıdaki yorumlar bölümünde bize bildirin.