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10倍的AI绘图性能提升:Stable Diffusion+Microsoft Olive性能测试
2023-10-7 14:34| 发布者: 橙黄鼠标| 查看: 18886| 评论: 1|原作者: 橙黄鼠标
摘要: Stable Diffusion是目前知名度最高的AI绘图软件,因为这是一款开源软件,任何人都可以获取并进行二次训练以及修改,所以目前网络上流传的版本和模型极多。其中流传最广的应该是“Automatic1111”的Stable diff ... . ...
前言

Stable Diffusion是目前知名度最高的AI绘图软件,因为这是一款开源软件,任何人都可以获取并进行二次训练以及修改,所以目前网络上流传的版本和模型极多。其中流传最广的应该是“Automatic1111”的Stable diffusion-wbui,很多非常好用的训练模型都是基于这个版本来进行训练,但是这个版本的Stable Diffusion对于AMD驱动并不友好,通常需要额外修改Pytorch指令或是安装修改好的Stable diffusion版本,并且效率也并不高,RX 7900 XTX的性能也只有1.87 it/s左右。要知道,在Stable Diffusion的nod-ai/SHARK版本,RX 7900 XTX的AI性能高达20.76 it/s,效率相差十几倍,可见这并非是RX 7900 XTX的算力不足,而是软件未能发挥出它的效率,但矛盾点又在于Automatic1111的训练模型太多太多了,多数AI画图师都不具备抛掉现有模型不用,自己重新训练的能力。

于是,AMD和微软合作优化了AMD硬件在Microsoft Olive的路径,通过Microsoft DirectML平台充分发挥AMD GPU的AI加速能力。具体来说,就是 Python预装的 PyTorch无法发挥出AMD GPU的AI性能,而Microsoft Olive是一个Python转换工具,将基本模型从 PyTorch转换为ONNX,以此充分发挥AMD GPU的AI加速能力。AMD的官方数据显示,Microsoft Olive工具可以将RX 7900 XTX的每秒迭代速度从1.87it/s提高到18.59it/s,AI性能提升至9.9倍。


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引用 tomoyo 2023-11-27 20:25
本帖最后由 tomoyo 于 2023-11-30 11:34 编辑

stable-diffusion-webui-directml\repositories\generative-models

这个文件一直下不来。用梯子干脆都连不上

试了几次过了。。不过还是报错。。百度了一下改httpx没用

    return AsyncHTTPTransport(
  File "D:\sdai\amd2\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\httpx\_transports\default.py", line 275, in __init__
    self._pool = httpcore.AsyncConnectionPool(
TypeError: AsyncConnectionPool.__init__() got an unexpected keyword argument 'socket_options'
配置文档有问题。需要去删掉这个配置文档的一段


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