Stable Diffusion 3.5 dostępne dla Ryzen AI 300 i Radeon RX 7000
Udostępniono aplikację Amuse 2.2 Beta, która umożliwia lokalne uruchamianie takich systemów AI jak Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) z akceleracją sprzętową procesorów AMD Ryzen AI 300 oraz kart graficznych AMD Radeon RX 7000. Dzięki temu komputery wyposażone w te podzespoły mogą generować grafikę z pomocą AI bez konieczności połączenia z usługą internetową. SD w wersji 3.5 wprowadza jeszcze lepszy system generowania obrazów z opcjami zoptymalizowanymi dla możliwości różnego sprzętu. Amuse w wersji 2.2 Beta ma dodatkowe opcje poprawiające wierność, jakość i dopasowanie generowanej grafiki do treści promptów na procesorach AMD Ryzen AI.
Ponadto funkcja Super Resolution działająca w oparciu o architekturę AMD XDNA zapewnia szybsze skalowanie, a menu filtrów otrzymało łatwe w użyciu narzędzia, które automatycznie się konfigurują. Zapraszamy do zapoznania się ze szczegółami na blogu AMD.
Firma AMD udostępniła też otwarte środowisko programistyczne ROCm w wersji 6.3, która wprowadza szereg narzędzi ułatwiających programowanie oraz lepszą wydajność i skalowalność dla algorytmów AI i superkomputerów. Wśród nowych funkcji są m.in.:
- SGLang, czyli środowisko stworzone z myślą zoptymalizowaniu wnioskowania dla modeli LLM i VLM. Jest łatwe w użyciu i pozwala uzyskać 6-krotnie wyższą przepustowość.
- FlashAttention-2, czyli zaprojektowana od podstaw funkcja dla modeli transformujących, która pozwala 3-krotnie przyspieszyć trenowanie i wnioskowanie, co znacznie skraca czas potrzebny na wdrożenie rozwiązań AI.
- AMD Fortran Compiler, który pozwala wykorzystać akceleratory AMD do aplikacji działających na starszym kodzie Fortran. Jest łatwy w użyciu, wstecznie kompatybilny i umożliwia przeniesienie obliczeń na akceleratory AMD Instinct. Dzięki temu np. firmy z branż kosmicznej, lotniczej czy farmaceutycznej mogą skorzystać ze swoich starszych aplikacji na nowoczesnym sprzęcie.
- Obsługa szybkiej transformacji Fouriera na wielu węzłach, dzięki czemu firmy korzystające z klastrów obliczeniowych mogą teraz łatwiej skalować działanie takich algorytmów bez komplikacji programistycznych. Bez problemu można to stosować przy wielkich zbiorach danych, aby takie zadania jak obrazowanie sejsmiczne czy modelowanie klimatu można było realizować jeszcze szybciej.
- Ulepszone biblioteki wizyjne pozwalają poprawić analitykę wideo i rozszerzać zbiory danych - dodano obsługę kodeka AV1, akcelerowanego przez GPU dekodowania JPEG i rozszerzeń audio. Wszystko to umożliwia deweloperom tworzenie lepszych rozwiązań AI dla aplikacji multimedialnych czy też służących wsparciu dla autonomicznej jazdy.
AMD ROCm 6.3 to kolejny krok w rozwoju, który udostępnia przełomowe funkcje i ułatwia wdrażanie AI na wielu poziomach.