如何利用ROCm平台提升AMD RX 7900 XT的AI性能
在近年来，随着人工智能的迅速发展，显卡的作用不再仅仅局限在游戏领域。由于显卡拥有高性能计算的能力，在稳态漫射（Stable Diffusion）火爆全网之后，越来越多的个人用户将显卡作为AIGC生产力工具。虽然AMD的Radeon GPU性能优异，但Stable Diffusion的早期版本没有很好地支持AMD显卡，使很多用户等同于认为只有N卡才适于玩AI。通过对AMD ROCm的认识，用户们也将意识到AMD显卡的潜力所在。
ROCm（Radeon Open Compute Platform）是由AMD基于开源项目的GPU计算生态系统，类似于NVIDIA的CUDA。ROCm支持多种编程语言、编译器、库和工具，以加速科学计算、自动驾驶、人工智能和机器学习等领域的应用。ROCm还支持多种加速器厂商和架构，提供了开放的可移植性和互操作性。
目前深度学习开发一般都是使用Python，而大数据平台往往都会部署在Linux操作系统之上，因此，AMD ROCm目前主要精力放在Linux系统上，Windows端仍处于完善中。由于双发射设计的流处理器单元，RX 7900 XT先进的架构可以凭5376个流处理器就达到55.4TFOPS的单精度浮点运算性能，拥有10240个流处理器的RTX 4080 Super的单精度浮点性能也是55TFOPS，并且RX 7900 XT的显存容量还要大一些。
ROCm将会对GPU的单精度浮点性能以及显存容量与带宽有影响，特别是Stable Diffusion主要依赖这两方面来进行模型训练和生成，这两方面在RX 7900 XT上并不逊于RTX 4080 Super，甚至在显存容量方面更胜一筹。因此，利用ROCm 6.0版可以发挥出RX 7900 XT顶尖显卡的强大的AI算力。
初探RX 7900 XT、XTX在Ubuntu与Windows下的出图效率
在测试平台方面，Linux系统下我们选择的是Ubuntu 22.04.3 LTS，而Windows系统选择的则是Windows 11版本。我们以Stable Diffusion为例进行测试，具体测试参数为：DPN 2M Karras采样、迭代步数50、Euler a采样、1024x768分辨率、CFG为7、总批次10、单批数量1。
通过对测试数据的分析，我们对RX 7900 XT、XTX在Ubuntu与Windows下的出图效率初探，得出以下结论：
在Windows系统下，RX 7900 XT基于DirectML加速模式生成10张图共计耗时591秒。
在Ubuntu系统下，RX 7900 XT基于ROCm 6.0加速模式只耗时305秒，即2倍出图效率提升。
在Windows系统下，RX 7900 XTX基于DirectML生成10张图的时间共计耗时558秒。
在Ubuntu系统下，RX 7900 XTX基于ROCm 6.0生成10张图的时间只耗时285秒，即近乎翻倍出图效率提升。
实验结果充分说明了，在Ubuntu系统下使用ROCm 6.0版时，RX 7900 XT、XTX的出图效率几乎是Windows系统的2倍，并且ROCm在Linux系统下的性能表现更佳，这也印证了之前我们提到的，目前AMD ROCm的开发目直奔敌人标重点放在Linux系统上。
高性价比AIGC显卡选择建议
对于大部分的用户来说，AMD RX 7900 XT与RTX 4080 Super的主要差别就体现在一些特定场景（如Stable Diffusion）下的性能表现上。而当他们在有限的预算内做出选择时，则AMD RX 7900 XT是具有更优良的性价比的选择。
通常情况下，一张非公版的RX 7900 XT的售价在5299元左右，而一张对位的非公版RTX 4080 Super售价则是8599元，显然RTX 4080 Super贵出了60%。而在游戏性能方面，这两款显卡并没有太大差距。现在AMD也意识到了AI应用对于GPU的重要性，加大了对AMD ROCm平台的投入，不断更新，使AMD ROCm 6.0在AI算力方面的提升早已超出了大多数玩家的预知。
对于专业用户或有高专业AIGC应用需求的用户而言，具有20GB GDDR6X超大容量显存，且性价比极高的RX 7900 XT是非常适合的选择，也希望AMD能够继续优化ROCm在Windows系统下的性能表现，以满足更多AMD用户的需求。
结尾与展望
在本文中，我们初步探讨了如何利用ROCm平台优化AMD RX 7900 XT的AI性能，并通过测试数据进行了实验验证。随着AMD ROCm平台的不断精进，我们有理由相信，AMD RX 7900 XT未来将在人工智能领域发挥极其重要的作用。
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