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AMD 将低于 100 美元的 Ryzen CPU 转换为 16 GB GPU 用于 AI

AI时代,对H100等GPU的需求大幅增长,普通消费者很难买到。然而,Reddit 用户创建了一个独特的解决方案,将基于 AMD Zen 2 的 Ryzen 5 4600G“Renoir”APU 转换为 16 GB GPU,然后将其用于 Linux 上的 AI 工作负载。正如他们所说,你知道,现代问题需要现代解决方案。

旧的 AMD Ryzen APU 转换为 GPU 后可在 AI 工作负载中提供不错的性能

在我们讨论如何转换 APU 之前,让我们快速回顾一下 AMD Ryzen 5 4600G。在最终被 Cezanne 同类产品取代后,Ryzen 5 4600G 被认为是市场上最好的 APU 之一。它采用 6C/12T 配置,配有带有七个 CU(计算单元)的 Radeon Vega iGPU。为了解释 16 GB VRAM 标记是如何获得的,必须注意 APU 支持“共享内存”,其中您可以将 RAM 容量的 50% 分配给 APU。在本例中,Reddit 用户拥有 32 GB DDR4 内存,将其中一半分配给处理器。

下一个大障碍实际上是在 Ryzen APU 上运行人工智能工作负载。如果您有桌面 GPU,则可以利用AMD 的 ROCm(Radeon 开放计算)平台在 Linux 上运行 AI 应用程序。然而,对于 iGPU,第三方软件包允许 ROCm 在 APU 上运行,这里也使用了 APU。使用 ROCm 可以解决您的大部分问题,因为现在您可以运行从 Tensorflow 到 PyTorch 的各种 AI 应用程序。

AMD 将美国 100 美元以下的 Ryzen CPU 转换为 16 GB AI GPU,提供稳定的性能 2

在一段详细的视频中,Reddit 用户展示了他有趣的实验,声称 Ryzen 5 4600G 可以处理各种人工智能工作负载。然而,他只展示了稳定扩散的测试,令我们惊讶的是,APU 在大约 1 分 50 秒内成功生成了 512x512 的图像。这对于 APU 来说是一个不错的里程碑,我们相信如果使用得当,它可能会成为一个突破。

虽然您无法将 Ryzen 5 4600G 与 AI 意义的 GPU(例如 H100)进行比较,但该实验显示了 Ryzen APU 尚未开发的潜力。想象一下,如果这里使用的是最新的 Phoenix APU,而不是 Ryzen 5 4600G,性能会优越得多。然而,以 95 美元的价格提供这样的 AI 性能无疑是值得赞赏的,我们确实希望它为“普通消费者”提供一种满足其 AI 需求的方式。

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