Los modelos de difusión estables optimizados por AMD logran un aumento de rendimiento de hasta 3.3x en Ryzen y Radeon

Stability Ai, la compañía detrás de la difusión estable, tiene libre Modelos optimizados de ONNX que se ejecutan hasta 3.3x más rápido en hardware AMD compatible, incluidas las GPU de Radeon seleccionadas y Ryzen AI APU en Mobile.

Amuse es una plataforma desarrollada por AMD y TensorStack AI que permite a los usuarios suscitar imágenes y videos cortos localmente, en Hardware AMD. El zaguero Divertirse 3.0 La lectura no solo admite estos modelos actualizados, sino que asimismo presenta una serie de nuevas características, incluida la difusión de video, los filtros de fotos de IA y la reproducción almacén de texto a imagen. Los modelos optimizados de AMUSE 3.0 y AMD requieren la adrenalina 24.30.31.05 Los controladores de panorama previa o la próxima adrenalina 25.4.1 Manumisión principal.

Durante el año pasado, AMD se ha asociado con varios OSV, OEM e ISV para optimizar las aplicaciones de IA desde cero, incorporando optimizaciones de hardware, controladores eficientes, compiladores y modelos ML optimizados, entre otras mejoras. Sobre la almohadilla de esta asociación, Stability AI ha emprendedor versiones optimizadas por Radeon de su comunidad de difusión estable, que incluyen difusión estable 3.5 (SD3.5) y difusión estable XL Turbo (SDXL Turbo). Las métricas de primera parte informan una apresuramiento de 3.3x con SD3.5 conspicuo, cayendo a 2.1X para SD3.5 grandes turbo y 1.5x para SDXL Turbo en comparación con las implementaciones almohadilla de Pytorch.

Mejoras de difusión estables en Radeon

(Crédito de la imagen: estabilidad ai)

La inteligencia industrial es una parte integral de nuestra vida cotidiana, pero la longevo parte vive en la nimbo y requiere una conexión a Internet activa. Las “PC AI” están impulsando el expansión de procesadores modernos, que cuentan con unidades de hardware dedicadas para acelerar las operaciones de formación mecánico. Tome NPUS y núcleos de matriz de IA especializados, por ejemplo, que permiten que los modelos de IA más pequeños y eficientes se ejecuten localmente.

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