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发布时间：2024年04月11日 18:15:23 最热测评人已围观

简介ROCm是一个高性能、可移植的GPU计算平台，适应了AI时代的需求。随着Stable Diffusion的流行，显卡的用途已超越游戏，越来越多的用户将其视为生成式AI内容的生产力工具。此变化标志着显...

一、ROCm：一个高性能且可移植的GPU计算平台

在人工智能时代的到来下，显卡的用途已不仅限于游戏，尤其是Stable Diffusion迅速流行后，越来越多的用户开始将显卡视作生成式人工智能的工具。

然而，早期版本的Stable Diffusion对AMD显卡支持并不理想，使得很多人产生了“只有NVIDIA显卡能进行AI操作”的误解。

可能不少人还不知道，AMD的Radeon GPU同样具备深度学习能力，且其性能并不亚于竞争对手。

去年12月，AMD推出了ROCm 6.0开发平台，针对RX 7000系列显卡大幅提升了AI性能，特别是在Stable Diffusion的生成效率上更是实现了倍增的表现。

接下来，我们来了解一下什么是AMD ROCm！

ROCm（Radeon Open Compute Platform）是AMD基于开源项目构建的GPU计算生态，与NVIDIA的CUDA平台类似。

ROCm兼容多种编程语言、编译器、库和工具，旨在加速科学计算、自动驾驶、人工智能和机器学习等领域的应用。

此外，ROCm还与多家加速器厂商和架构兼容，提供了高度的可移植性和互操作性。

目前，大多数深度学习的开发工作以Python为主，而大数据平台通常部署在Linux系统上。因此，AMD ROCm目前的主要关注点在Linux环境，Windows版则还需进一步完善。

得益于双发射架构的流处理器，RX 7900 XT仅凭5376个流处理器便达到了52TFOPS的单精度浮点计算能力，而10240个流处理器的RTX 4080 Super也有55TFOPS的浮点性能。

至于RX 7900 XTX，其单精度浮点性能接近60TFOPS。

Stable Diffusion主要依赖GPU的单精度浮点性能以及显存容量和带宽，这两方面RX 7900 XT在这些指标上不逊色于RTX 4080 SUPER，甚至显存容量更为充裕。

现在借助AMD ROCm 6.0的强大支持，这款顶级显卡的AI计算能力终于得以充分发挥。

二、Stable Diffusion生成速度比较：Linux系统下的效率接近翻倍

测试平台如下：

此次比较主要针对RX 7900 XT/XTX在Ubuntu与Windows系统下的图片生成效率，旨在评估AMD ROCm能带来的效能提升。

1、RX 7900 XT性能对比测试

首先，在Windows 11系统下，运行Stable Diffusion时，我们设置了DPN++ 2M Karras采样、迭代步数50、Euler a采样、1024x768分辨率、CFG为7、总批次为10，单批次数量为1。