AMD GPU能力突飞猛进！Stable Diffusion 模型性能获得显著增强
发布时间：2025-04-18 18:01:14 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：67 次
AMD 在 AI 领域的进展值得关注，尤其是其最新发布的针对 Stable Diffusion 模型的优化。近日，Stability AI 推出了基于 ONNX 框架优化的 Stable Diffusion 版本，这意味着 AMD 的 Radeon 显卡和锐龙集显在运行 AI 任务时性能提升显著，最高可达3.8倍。这一进展不仅缩小了与 NVIDIA 在生态系统优化方面的差距，也为 AMD 用户带来了实实在在的好处。
过去一年，AMD 与多个合作伙伴，包括操作系统供应商（OSV）、原始设备制造商(OEM)和独立软件开发商(ISV)，在硬件设计、驱动程序、编译器和机器学习模型等方面紧密合作，致力于提高 AMD 硬件的 AI 应用性能。根据 AMD 的官方数据，经过一系列优化后，SDXL1.0和 SDXL Turbo 在 AMD 硬件上的推理性能较基础的 PyTorch 模型提升了3.8倍，而 SD3.5的性能提升则达到2.6倍。
在实际应用中，运行 SDXL1.0、SDXL Turbo、SD3.5Large 和 SD3.5Large Turbo 模型的 RX9070XT 显卡，其效率分别提升了3.1倍、1.5倍、3.3倍和2.1倍。与此同时，锐龙 AI MAX+395显卡在 SDXL1.0、SD3.5Large 和 SD3.5Large Turbo 的性能提升幅度分别为1.4倍、3.3倍和3.0倍。这样的性能改进让 AMD 显卡在图像和视频生成应用中表现更为出色。
此外，AMD 特别标注了优化版 Stable Diffusion 模型，使用 “_amdgpu” 后缀（例如:stable-diffusion-3.5-large_amdgpu），用户可以在 Stability AI 或 Hugging Face 平台上下载这一优化版本。同时，AMD 和 TensorStack AI 联合开发的 Amuse3.0版本也已上线，用户体验将更加流畅。值得注意的是，为了顺利使用这些优化模型，AMD GPU 驱动版本需不低于24.30.31.05的预览版，或等待即将发布的25.4.1正式版。
这一系列进展不仅提升了 AMD 显卡的 AI 应用能力，还为使用 AMD 硬件的开发者和用户带来了更多选择和灵活性。
近期，AMD显卡在Stable Diffusion模型上的性能优化取得了显著成果。以下是相关情况：
性能提升
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最高达3.8倍：Stability AI发布了针对ONNX框架优化的Stable Diffusion模型，该模型在AMD Radeon显卡及锐龙集成显卡上的运行效率显著提升，最高可达3.8倍。
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具体模型表现：
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SDXL 1.0和SDXL Turbo：在AMD硬件上的推理性能对比基础的PyTorch模型最高提升3.8倍。
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SD3.5模型：可提升最多2.6倍的性能。
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实际应用中的表现：在RX 9070 XT显卡上，SDXL 1.0、SDXL Turbo、SD3.5 Large以及SD3.5 Large Turbo的效率分别提升了3.1倍、1.5倍、3.3倍和2.1倍。在锐龙AI MAX+ 395处理器上，SDXL 1.0、SD3.5 Large以及SD3.5 Large Turbo的效率分别提升了1.4倍、3.3倍和3.0倍。
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优化措施
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全面合作与优化：AMD在过去一年中积极与操作系统供应商（OSV）、原始设备制造商（OEM）以及独立软件供应商（ISV）合作，对AMD硬件上的AI应用进行全面优化，涵盖硬件设计、驱动程序、编译器以及机器学习模型等多个层面。
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驱动版本更新：AMD提醒用户使用不低于24.30.31.05预览版的AMD GPU驱动，或者等待即将发布的25.4.1正式版驱动，以确保硬件能够充分发挥其在AI应用中的潜力。
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优化版模型标识：AMD硬件优化版的Stable Diffusion模型有一个特殊的“_amdgpu”后缀标记，方便用户识别和下载。这些优化后的模型已经可以在Stability AI或Hugging Face等平台上免费下载使用。
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软件支持：AMD与TensorStack AI联合推出了最新版的Amuse 3.0软件，进一步提升了AMD硬件在AI应用中的表现。
意义
AMD在AI领域的努力正在逐步缩小与NVIDIA的差距，为开发者和用户提供了更多选择，也为未来的技术生态发展奠定了基础。
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