新传媒网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。
