自稳定扩散这款AI应用出现后，在极短的时间内迅速走红，成为众多玩家口耳相传的“最美小姐”生成工具。但在稳定扩散正式推出之初，这款AI计算绘图工具无论是WEB UI的部署还是模型的训练和生成，基本都是基于NVIDIA CUDA的加速算法，所以a卡一开始并没有得到稳定扩散的官方支持。幸运的是，稳定扩散是一个开源产品。在很多社区聚集玩家的支持下，也有很多分支支持一张卡的GPU加速计算。比如我们今天要测试的基于DirectML的部署，可以加速AMD镭龙显卡的稳定扩散AI计算硬件。

如果要在本地部署基于DirectML的稳定扩散，相对于基于CUDA的WEB UI的便捷部署来说相对复杂，但现在网上已经有成熟的集成包可供玩家使用。玩家只需要下载相应的集成包，就可以一键实现本地傻瓜式的安装部署，可以为你节省可观的时间。

▲我们选择测试的集成包安装后，会自动进入AMD GPU加速计算模式，本地打开http://127.0.0.1:7860，打开本地稳定扩散的AI绘图界面。

▲您可以在本地WEB UI界面自由设置相关AI艺术图生成参数，点击“生成”开始绘制。具体请参考网上相关教程，这里不赘述。

那么，基于DirectML的稳定扩散部署分支能否加速AMD显卡的硬件计算支持？效率如何？之前a卡玩家只能在Linux系统下运行稳定扩散，通过ROCM(镭龙开放计算)模拟CUDA加速。现在a卡的AI加速计算是直接在Windows系统下实现的。能达到预期目标吗？为此，我们选择了AMD镭龙RX 5000系列、RX 6000系列、RX 7000系列的几款显卡，进行了详细的体验。

体验平台

显卡:AMD镭龙RX 5500XT(8GB)，RX 5700(8GB)，RX6500X4GB，RX 6600(8GB)，RX 6700XT(12GB)，RX 6750XT(12GB)，RX 6800(16GB)，RX6900X77。

CPU:英特尔酷睿i9-13900K

主板:英特尔Z790

内存:DDR5 6000 16GB×2

固态硬盘:奥鲁斯NVMe PCIe固态硬盘2TB

操作系统:Windows 11 Pro 22H2

驱动:AMD软件肾上腺素版23.4.3。

通过测试，我们想知道:

AMD镭龙5000系列，6000系列，7000系列在稳定扩散的AI绘图计算能力上有什么区别？

与传统CPU AI计算加速相比，AMD GPU的加速性能如何？

▲我们采用的网络开源共享部署方案，可以正确实现AMD显卡的硬件加速计算，可以看到在图像生成的过程中，GPU占用率一直保持在100%。

该模型是新的人工智能最终运行(ckpt)。

测试一:AI生成时尚美女在测试的第一部分，我们通过关键词生成一个有一定照片感的大眼睛时尚美女小姐。关键词设置如下(部分引自网上开源共享关键词):

lora:koreandollikeness _ v 15:0.6 & gt；，最佳质量，超高分辨率，(照片级:1.4)，1个女人，无袖白色纽扣衬衫，黑色裙子，黑色项链，可爱，(Kpop偶像)，(aegyo sal:1)，(白金金发:1)，(浮肿的眼睛)，看着观众，全身，面向前方，时尚，高级

分辨率设置:512×512

取样步骤:20

提示词引导系数:7

批量生成-每批数量:1-1，4-1

在测试中，由于大部分显卡的显存都在8GB以上，所以我们基本上都在运行参数中设置了正常默认的高显存模式，只有4GB显存的RX 6500XT运行在添加了- lowvram的低显存模式下(否则不会运行)。从整体测试结果来看，AMD从镭龙RX 5000系列到RX 7000系列的显卡几乎都达到了稳定扩散应用的AI计算加速性能，尤其是镭龙RX 7000系列显卡的性能相比RX 6000系列显卡有了大幅提升。比如RX 6900XT在这种设置和模型算法下的图像生成速率约为每秒8.87帧，而RX 7900 XT可以达到每秒15.76帧，性能提升近100%。

相比CPU，所有AMD显卡都有明显的优势。RX 7900 XT的性能是酷睿i9-13900K的30倍左右。甚至前两代入门级显卡RX 5500XT的性能也几乎是酷睿i9-13900K的5倍。

唯一的例外是RX 6500XT，按照核心规格应该比RX 5500XT好。但由于显存配置只有4GB，在测试中开启低显存运行模式后，其图像生成速度受到很大影响，远低于GPU加速的正常性能，只能达到略高于CPU计算的水平。

测试2: AI生成更复杂的水边别墅风景照片。在接下来的测试中，我们使用一系列相对复杂的关键字来生成一个水边的别墅，并伴有阳光、涟漪、倒影等效果要求。关键词如下:

美丽的渲染都铎风格的房子附近的水在日落，幻想森林。照片真实感，电影构图，电影高细节，超逼真，电影照明，景深，超细节，美丽的颜色编码，8k

分辨率设置:512×512

取样步骤:50

提示词引导系数:7.5

生成批次-每批数量:1-1、2-1和4-1。

这部分的测试结果与之前的测试基本一致。RX 7000系列显卡的性能依然是最好的，调校比RX 6000系列显卡提升了100%左右。相对于CPU的计算性能，GPU加速计算的性能还是非常显著的。RX 7900 XT的性能是酷睿i9-13900K的30倍左右，入门级显卡RX 5500XT的性能几乎是酷睿i9-13900K的5倍。

4GB显存配置RX 6500XT只能在低显存模式下运行，所以图像生成的速度受到很大影响，远低于GPU加速的正常性能，大致相当于Core i9-13900K。

写在最后，这是一个简单却有趣的测试。通过这次体验，我们认为有几个参考意见可以总结出来供玩家参考:

1.目前AMD显卡通过开源部署方案可以加速Windows系统下稳定扩散AI的计算，网上也有很多傻瓜式的集成包，有兴趣的玩家可以试试。

2.从测试结果来看，AMD显卡在稳定扩散的AI图像生成计算中可以起到比CPU计算好得多的性能提升，使用GPU加速计算可以带来事半功倍的效果；

3.从测试情况来看，当渲染分辨率设置为512以上(比如768×768)时，显存会爆炸，这与部署方案和型号有一定关系，但也反映出在正常模式下运行时，8GB显存几乎是稳定扩散的硬性入门要求。如果显存小于8GB，即使以512×512分辨率渲染，也会出现显存不足的情况。这时候我们不得不采用- lowvram的低显存操作方案，但是会大大减慢运算速度，比如测试中的RX 6500XT 4GB。所以为了播放稳定扩散，我们建议显卡显存8GB以上；

4.从整体结果来看，我们认为AMD GPU还有很大的算法优化空间。从不靠谱的体验来看，RX 7900 XTX到酷睿i9-13900K的性能差距还不够大。这和我们部署的算法方案和模型有关系，希望各个社区的程序员能为AMD显卡开发更多更好的计算加速方案。

无论如何，AMD显卡在稳定扩散上的硬件加速计算性能已经得到了论证，效果明显，这对于AMD显卡用户来说无疑是个好消息，剩下的就是玩家和AMD需要坚持的持续优化之路了。

2、radeon显卡、amd radeon显卡梯形图光是像鹰一样，即使身体不好，比如GTX1050Ti，也能轻松飞到几千米的高空。

核显示就像一只麻雀，能飞100米高，已经是佼佼者了。

2022年，出现了麻雀敢挑战老鹰的罕见事情。它的名字叫镭龙680米。

它一出生就注定不平凡。在一颗强大心脏(RDNA2-channel LPDDR5-6400)的支持下，完成了一个麻雀不可能完成的任务，飞到了和GTX1050Ti(移动版)一样的高度。

680M可以说是核显示的里程碑机型，它取得了以下成就:

1.首次超越GTX880M(第八代移动卡王)。

2.第一次和移动版独有的GTX1050Ti(游戏显卡的入门基准机型)打成平手。

3.核显首次进入“移动中端显卡”的大范围。

680M还有一个兄弟:660M，虽然逊色不少，但还是超过了NXIN前龙头Iris Xe G7(96EUs)。

对应680M有7个处理器:

R9-6980HX、R9-6980HS、

R9-6900HX、R9-6900HS、

R7-6800H、R7-6800HS、R7-6800U .

想要拥有这款“核显之王”，就要注意笔记本匹配的内存型号。只有借助LPDDR5-6400 X2双通道，才能实现如此高的性能。如果搭配DDR5-4800单通道，性能会下降15%。

分享完噼里啪啦牛皮的内容，记住关键词:radeon显卡好不好，radeon显卡是什么，radeon显卡设置，radeon显卡是不是独立显卡，radeon 680m。关于[radeon显卡]，amd radeon显卡梯形图，今天就分享给大家。如果对你有帮助，别忘了关注这个网站。

内容导航:1。AI算法画小姐姐，AMD显卡比顶级CPU快30倍！amd镭龙显卡稳定扩散AI画图体验测试2、radeon显卡、amd radeon显卡梯形图1、AI算法画小姐，AMD显卡比顶级CPU快30倍！AMD镭龙显卡稳定扩散AI画图体验测试