告诉别人如何在AMD上使用SD的人

这篇指南为AMD GPU用户提供了简明扼要的解释，特别是那些在Windows上寻求与Stable Diffusion合作的用户。它解决了诸如CUDA、OpenCL、ROCm、HIP和ZLUDA等计算平台的复杂性，以及它们与AMD硬件的相关性。该内容对于如何应对AMD的多个计算平台所带来的挑战以及如何在AMD GPU上使用PyTorch所需的步骤提供了重要的建议。作者努力揭示这一过程并为新手提供资源的努力值得称赞，因为它简化了本来可能令人望而生畏的任务。该指南还涉及AMD与Nvidia合作实现CUDA兼容性的战略举措，这对于那些对这两家科技巨头之间的动态感兴趣的人来说是一个有趣的观点。总的来说，这篇内容对于对人工智能和机器学习感兴趣的AMD用户非常有价值，为他们提供了一个清晰的路径来利用他们的硬件进行这些任务。- AMD在Windows上使用稳定扩散（Stable Diffusion）很麻烦。 - CUDA是Nvidia的闭源计算平台，而OpenCL是任何遵循Khronos规范的供应商的计算平台。 - AMD有两个或三个不同的计算平台，包括ROCm、HIP和ZLUDA。 - ROCm是AMD的CUDA等效平台，而HIP是将Nvidia CUDA代码转换为AMD ROCm兼容代码的转译器。 - ROCm主要在Linux上开发和支持，而ZLUDA则试图覆盖Windows方面的需求。 - PyTorch支持多个硬件加速器后端，包括CUDA和ROCm。 - 在Linux上使用AMD需要安装ROCm并使用支持ROCm的PyTorch构建。 - 在Windows上使用AMD可以尝试使用ZLUDA。 - AMD选择检查CUDA而不是直接检查ROCm的原因是为了与Nvidia合作。 - AMD的目标是在无法击败Nvidia的情况下与其合作。