인공 지능 시대에 H100과 같은 GPU에 대한 수요가 급증하여 일반 소비자가 구입하기가 어렵습니다. 그러나 A.J 레딧 사용자 그는 AMD Zen 2 기반 Ryzen 5 4600G “Renoir” APU를 16GB GPU로 변환한 다음 Linux에서 AI 워크로드에 사용하는 고유한 솔루션을 제시했습니다. 그들이 말했듯이 현대 문제에는 현대적인 솔루션이 필요합니다.
레거시 AMD Ryzen APU는 GPU로 전환한 후 AI 워크로드에서 적절한 성능을 제공합니다.
APU를 변환하는 방법을 알아보기 전에 AMD Ryzen 5 4600G를 간단히 살펴보겠습니다. Ryzen 5 4600G는 결국 Cezanne 대응 제품으로 교체된 후 시장에서 최고의 APU 중 하나로 알려져 있습니다. 7개의 CU(Computing Units)가 있는 Radeon Vega iGPU가 포함된 6C/12T 구성이 특징입니다. 16GB VRAM 표시를 달성하는 방법을 설명하려면 APU가 RAM 용량의 50%를 APU에 할당할 수 있는 “공유 메모리”를 지원한다는 점에 유의해야 합니다. 이 경우 이 Reddit 사용자는 32GB의 DDR4 메모리를 가지고 있었고 그 중 절반은 프로세서에 할당했습니다.
다음 큰 장애물은 실제로 Ryzen APU에서 AI 워크로드를 실행하는 것입니다. 데스크톱 GPU가 있는 경우 AMD의 ROCm(Radeon Open Compute) 플랫폼을 사용하여 Linux에서 AI 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 그러나 iGPU의 경우 타사 패키지를 통해 APU에서 ROCm을 실행할 수 있으며 여기에서도 사용되었습니다. ROCm을 사용하면 이제 Tensorflow에서 PyTorch까지 모든 유형의 AI 애플리케이션을 실행할 수 있으므로 대부분의 문제가 해결됩니다.
자세한 비디오에서 Reddit 사용자는 Ryzen 5 4600G가 모든 종류의 AI 워크로드를 처리할 수 있다고 주장하면서 흥미로운 경험을 공유했습니다. 하지만 Stable Diffusion 테스트만 보였고 놀랍게도 APU는 약 1분 50초 만에 512 x 512 이미지를 생성했습니다. 이것은 APU에 중요한 이벤트이며 제대로 사용하면 해킹이 될 수 있다고 생각합니다.
Ryzen 5 4600G를 H100과 같은 AI GPU와 비교할 수는 없지만, 이 실험은 Ryzen APU의 미개척 잠재력을 보여줍니다. Ryzen 5 4600G 대신 성능이 훨씬 우수한 Phoenix의 최신 APU가 여기에 사용된다고 상상해보십시오. 그러나 이러한 AI 성능을 95달러에 제공하는 것은 의심할 여지 없이 감사할 일이며 “일반 소비자”에게 AI 요구 사항을 충족할 수 있는 방법을 제공하기를 바랍니다.
뉴스 출처: 톰 장치
“재화는 뛰어난 분석 능력을 가진 분석가로, 다양한 주제에 대한 깊은 통찰력을 가지고 있습니다. 그는 창조적인 아이디어를 바탕으로 여러 프로젝트를 주도해왔으며, 좀비 문화에 특별한 애정을 갖고 있습니다. 여행을 사랑하며, 대중 문화에 대한 그의 지식은 깊고 폭넓습니다. 알코올에 대한 그의 취향도 독특합니다.”
/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/25415491/DSC08587.JPG "Rabbit R1은 처음부터 안드로이드 앱이었던 것으로 밝혀졌습니다.")
