其實A卡也能玩AI生產力,用藍寶石7900XT極地版顯卡AI繪圖體驗感受

在剛剛過去的春節期間,科技界發生了一件大事。2月16日凌晨,OpenAI帶來了它們全新的視頻生成模型——Sora。Sora就是視頻界的ChatGPT,你只要寫下一段文字, Sora這個AI會生成一段視頻。比如上面這個視頻截圖,就是中國春節舞龍,這幾個字來生成的。

而上面的這個小狗玩雪的視頻,同樣也是由Sora這個AI來製作完成的,多麼逼真。

從ChatGPT到Sora,衆多的AI是目前很火熱的技術和話題。除了這些投入重金面向全體大衆的應用,由於多種原因,愛好者更喜歡使用本地化部署,搭建自己的AI平臺,更加貼合和符合自己的需要,通常是使用自己的電腦來完成,其中顯卡是最重要的部分,也是俗稱生產力的部分。

個人使用電腦搭建平臺使用AI繪畫,是現在很流行的。使用本地部署的開源平臺,例如 “Stable Diffusion” ,就可以進行 AI 繪畫,快速出圖,哪怕你是沒有任何繪畫基礎,只需要通過文字描述就可以生產圖片。當然,出圖是簡單的,而出好圖,出自己想要的圖,需要更多的文字研究,以及模型的訓練。這個過程有個形象化的名字俗稱“煉丹” 。

要“煉丹”煉丹爐是必要的,主要是要用到顯卡。想起 顯卡AI功能,很多人下意識的以爲必須要用N卡,都說A卡玩遊戲,N卡生產力,都說AI要用N卡,被這種信息薰陶,我也一直以爲,A卡是沒有AI功能的。然而事實其實不是這樣的,A卡同樣有AI功能。

A卡的AI效果,與同價位的N卡其實是差不多的,這主要指的是速度。然而,由於軟件方面的原因,之前這個速度是在Linux系統上的結果,而在Windows系統上,速度會較慢。不過在去年,AMD與微軟合作優化了 Microsoft Olive 方式之後,徹底釋放了 RDNA3 架構顯卡的 AI 性能,超高性價比的 RX7900 家族,在Windows上可以實現同 RTX4080 一樣的煉丹效率,加上 7900XT 20GB / 7900XTX 24GB 擁有的超大顯存,讓用戶有了更多的選擇。讓剛剛擁有了7900XT 極地版的我,也燃起了玩AI繪畫的慾望。

白色的藍寶石的新品旗艦顯卡RX 7900XT 20G D6極地版OC。顯卡整體是白色框架,三個白色風扇,側面有金屬的藍寶石英文,以及RDNA 3的字樣。這款顯卡是採用了最新的RDNA 3架構,搭載全新的人工智能加速器,同時提升了第二代的光線追蹤技術和第二代的AMD高速緩存技術。

這款藍寶石RX 7900XT 20G D6極地版OC 更多的技術細節包括:流處理器5376個,共84 CUs,加速頻率2450MHz,遊戲頻率2075MHz。配備20GB的GDDR6顯存,位寬320 bit。它採用了14層PCB,保證電氣性能。6根複合式熱管,每根熱管的設計都進行了優化微調,加厚散熱鰭片,實現更好的散熱。

顯卡使用了3枚散熱風扇,風扇是雙滾珠軸承風扇,壽命更長。扇葉是著名的飛翼軸流扇葉,可折角的扇葉設計可提供雙層向下風壓與軸流風扇外環的氣壓一起作用,可大幅增加風壓和氣流,運行起來更安靜且更涼爽。背面有全尺寸的金屬背板,全白色,並有多處通透設計,可以增加散熱效果。

於是在這舉家歡慶的春節時刻,拖着小病初愈的身體,我也來玩玩這“煉丹”之樹,看看效果如何。

簡明描述下電腦配置,CPU是i9-14900K,內存是光威48GB DDR5高頻內存(24GBx2),主板是微星的B760M PROJECT ZERO,一款背插主板,顯示器是微星的MPG 271QPX QD-OLED,硬盤佰維BNV7400。

Stable Diffusion” 簡稱SD,SD煉丹平臺的搭建牽扯到許多軟件,還有其他因素,是個頭疼的地方。好在國內有很多樂於奉獻的大神,做好了打包的盒飯,我們只需要下載拿回來喫就可以了,互聯網分享精神萬歲,感謝“秋葉aaaki” 大神,首先使用的是他做的針對 AMD 顯卡的煉丹整合包。

這個是大佬做的啓動器,各種設置畫面簡潔,這個並不是SD的界面。

那麼在生成引擎裏我們選擇藍寶石的這款7900XT極地版顯卡,除了顯卡,CPU和核顯,也是可以繪圖的,但是速度就差的太遠了。這裏有個選項是內存優化,顯存容量小的N卡可能需要選擇,而A卡通常會顯存很大,這裏就保持默認不優化就可以了。AI繪畫最容易爆顯存,所以顯存容量大的A卡在這裏其實是有它的好處的。

一鍵啓動後,會打開瀏覽器界面,這裏纔是SD真正的UI界面,在這裏可以有各種設置。包括你希望出圖的尺寸,出圖的數量,出圖的方法、模型等等各種參數。對於我們這個初學者來說,保持默認是個好選擇。如果是最常用的文生圖的話,所需要做的只是輸入提示詞。提示詞分爲正向和反向,正向是繪畫的方向、反向是繪畫避免的方向。

然後點擊生成就可以了,多簡單,然後你該幹嘛就幹嘛,對於我們普通的愛好者來說,足夠用了。

出圖的速度,同出圖的大小、質量、各種其他參數有關。我們看這裏是2.31 it/s,這個單位是每秒迭代次數,次數越多,速度越快。

那麼在這速度下,一次性出圖20張,用時3分鐘51.6秒,合算231.6秒。這個方式是採用directML的,並沒有利用到olive。

“秋葉aaaki” 大神並沒有olive整合包,那麼經過本人在網上不斷的搜尋資料和研究,終於搞成了olive下的部署,雖然很不完善還有bug,但是起碼可以參考下速度了。

同樣是20張圖片,用時1分2.9秒,合計62.9秒。

這裏出圖時的速度是9.55lt/s左右,相對於之前的速度,是4倍多。而總的出圖時間,是原來的1/4,可見在最新的AMD與微軟合作優化的 Microsoft Olive 方式下,速度大大提高,已經可以快接近linux下的速度了,這對於普通使用Windows的我們來說,的確是個好消息。

上圖是2種不同方式的彙總縮略圖,可以有個概念。當然,雖然是同樣的提示詞,2種方式的出圖結果和風格還是有點差異的,這個就是需要各種參數細調的部分了,不是我這個剛瞭解的人所能控制的。

通過上面的實際操作,可以看出,A卡同樣具有AI生產力。在 Microsoft Olive 的加持下,AMD RDNA3 架構的7系卡可以釋放出它出色的 AI 性能,作爲電腦用戶,使用A卡同樣可以實現AI繪畫功能,做到遊戲AI兩不誤。高性價比是永遠的追求,而A卡則很大程度上符合這種要求。

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