【AMDで機械学習】新型GPU RX9070XTを手に入れたからAIを動かしてみた
なんか色々作るのが大好きなしがないエンジニアをやっております。
今回は、運良く店頭で最新のAMDのGPU RX9070XTを買うことができたので、StableDiffusionを動かしてみた記事（日記）になります。
（椅子を買いに行ったついでに在庫確認したらあって本当に運が良かった
環境構築
AMDのGPUは, ROCmというAIのためのソフトウェアを使用して機械学習ができるのですが、現在Windowsには対応していないのでなんやかんやする必要があります。
久しぶりにUbuntuを触りたくなったので、Windowsとデュアルブート構成にしてみました。
パーティション分割とデフラグ
Windowsに使ってるストレージを分割したかったのですが、なぜかできない。
調べてみると、デフラグという操作をしてストレージを綺麗にしないといけないそう。
デフラグできるツールを入れて試してみると、1日じゃ終わらなさそうだったので、パーティション分割できるソフトを入れました。
色々あったんですが無料でできたのはこのソフトでした。
このソフトにたどり着くまで過ごく時間かかった;_;
これで晴れてデフラグ&パーティション分割できました
Ubuntuのインストール
これは、ネットにある手順通りさっとできました。
注意点としては、ブートをUEFIのメディアを選ぶこと！
Pyrotch環境構築
環境構築はネットで散見する方法で概ねできました。
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製品ページからドライバをダウンロード&インストール
https://www.amd.com/ja/products/graphics/desktops/radeon/9000-series/amd-radeon-rx-9070xt.html -
下記コマンド実行
$ sudo apt-get update
$ amdgpu-install --usecase=rocm,graphics
$ sudo usermod -a -G render $LOGNAME
$ sudo usermod -a -G video $LOGNAME
renderとvideoグループに追加しないといけない（大切
- ROCmのバージョン確認
$ apt show rocm-libs -a
6.3系だった
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minicondaインストール
-
ここからpytorchインストールのコマンドコピペ
https://pytorch.org/get-started/locally/ -
下記のpythonコードを実行して、「Everything fine!」なら構築完了
Stable Diffusion WebUIを動かす
このリポジトリをクローンして、launh.pyを実行するだけで問題なく動きました。
RX9070XTの実力はいかほどに
それではお待ちかねの処理速度比較をします。
私はNVIDIAのGeForceシリーズを持っていないので、GoogleColabProで使えるGPUとの比較になります。
512 * 512 の画像を4枚を4回実行でこんな感じでした
| Device | Time [s] |
|---|---|
| RX9070XT | 50 |
| T4 | 52 |
| L4 | 25 |
| A100 | 11 |
。。。。。T4と同じくらい（遅い
参考までにHello Asuka Benchmarkはこんな感じ
| Device | Time [s] |
|---|---|
| RX9070XT | 42 |
| A100 | 18 |
まとめ
RX9070XTはT4と同じくらいの機械学習の性能があることがわかりました。
ROCmの最適化に期待したいとこ！！
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