Stable Diffusion XL搞偏门：AMD性价比神卡

故事的起源：

在这个充满科技奇迹的时代，恰逢我家的领导是一位朴素的做平面设计的同学，她每天都在和各种线条、色块和创意做斗争。没办法，都是为了生活，自从我介绍给她用Stable Diffusion后，并且把闲置的RTX3070+5900X搭成AI绘图专用Server给她用了之后，她就停不下来了，这样陆陆续续用了Stable Diffusion陪伴她工作了大半年，由于家里领导使用AI绘图后，经常会递交惊艳的作品，屡屡受到她上司的表扬，减负又加薪，自然的，她就更加一条路走到黑，再也离不开了。后面她不知从哪里听闻Stable Diffusion XL发布了，那就给她升级吧，Ubuntu 同步下最新代码，下载几个模型，升级倒是毫无难度，但无奈噩梦就此开始，由于SDXL是1024x1024的图训练的。所以，稍微开点插件，或者分辨率一大，3070 8G的显存就不够用，CUDA Out Of Memory。此类事情，领导天天啰嗦我，说要影响她创作了，手上别的没有更大显存的卡，我只有把华硕4090插过去给她临时用了几天。这一用，卡都不还给我了，于是申请再买一张卡用于搞AI，吃过3070的苦后，家里领导说她说就要显存大，要24G起步，说买我那个游戏卡也行，或者其他完全性能弱一丢丢能接受。由于众所周知的原因，当初为了买4090，谎报了5000元单价，领导还是记事的，果不其然，她转我5000，让给她重新买一张，我才能拿走我的4090。

悲剧！猝！

要知道5000元买全新的3090都要倒贴，而且矿卡横行，二手N卡不敢入手，生产力工具，要买就买全新的，就在我犯愁如何用这5000元买一张堪用的绘图卡的时候，转机出现了。一个偶然的机会，跟朋友提起这个事，他说也在玩SDXL，不过是AMD，专业AI卡，32GB显存，不俗的AI绘图性能，在某鱼全新不到5字头的价格，追问之下知道，此物就是AMD MI100，但此卡缺点也明显，他只能跑AI，因为无显示输出，游戏也是不太可能。但！这刚好符合我需求，无输出不重要，我只要能跑SDXL，毕竟是生产力工具。而且我本来就是跑Ubunu系统，问题不大，所以，所有的这些问题对我都不是问题。只要他性价比够高！

就这么干吧！

最终对比了几个卖家后，凭借三寸不烂之舌，以4.5K的价格，入手了一张全新的（有点惊讶到我，再怎么说此卡也是敢对标A100的神物，因为此卡是被动散热的，我又花了几十元补了个散热器。我擦，5000元居然还有剩），两天后卡和散热器都到了，纸壳内就是如此简陋的工包。金手指完美，确实没上过机，是全新货。但拆开后，惊艳了我，不愧是发行价4.8万的货。

AMD MI100 简陋工包

艺术品一样！

用料扎实，秒杀一众消费级显卡！

这元器件布局，不夸张说，商业级的，就是强。用料真的不惜血本啊。发行时候，号称性能超越A100。

官网部分参数，充满期待：

查了一下发行价4.8万人民币，不到1/10的发行价入手，心里乐呵呵，迫不及待上散热器，参考了SMZDM的教程和百度的教程，驱动两下就安装好了，不得不说A卡在Ubuntu下的驱动安装比N卡还要顺畅。。然后很快就搭好了Ubuntu下基于ROCm下的SDXL环境，对于熟悉Linux的人应该也不算难，线上文章太多了，就不重复叙述，新手按照教程问题应该也不大，我这里装的是最新的ROCm 6.0+最新的SDXL。

rocm信息：rocm-smi

OK，性能测试准备开始，Let’s Go!

对比平台，刚好3个卡：

丽台3070 8GB / 华硕4090 24GB / AMD MI100 32GB

其他部分硬件配置：

CPU: AMD 5900X

主板：微星 B550M Motar

内存：威刚 DDR4 3200128GB（32GB x 4）

系统盘：M.2 2T

电源：长城800W金牌

其他软件信息：

Ubuntu 版本：22.04.3

WebUI 版本：v1.8.0

Python 版本：3.11.5  

torch:2.4.0dev 20240326

首先外观对比，3名选手登场，MI100竟然是个头最小的。

从上到下分别是4090，3070，MI100

宽度对比，MI100依然是最苗条的

从上到下4090，MI100，3070

准备SDXL的启动参数，几个卡启动参数有点小差别，

MI100的启动参数如下：

python3 launch.py --listen --port 7860 --opt-split-attention-invokeai --enable-insecure-extension-access --opt-split-attention

4090，增加xformers，此为N卡支持选项, --xformers

而3070，同样开启xformers，当然还有因为他只有8G显存，因此开启中等显存参数—medvram。

在浏览器输入IP:7860后，就可以开始对比测试了。

Stable Diffusion启动画面

来了，来了，来了，颤抖的小手！

选用模型：realisticStockPhoto_v20.safetensors

从网上找了个prompt，开测：

A stunning, lifelike woman with high-definition features, wearing an elegant evening gown, in a sophisticated and alluring pose，4k epic

生成的图还是很不错的

因为只看基础对比性能，清华采样器啥，加速绘图的优化暂时都没做，分别测试1024x1024，1536x1536，2048x2048这3种宽高，同时也没做超分。

1024x1024，迭代步数50，批次10

1536x1536，迭代步数50，批次4

不管是MI100还是4090，生成过于大的宽高比例，容易出现两个头三只手等走样照片，这个应该是跟模型的原始素材尺寸有关，不过不重要，此处只看性能，为了避免吓人，加上人类最伟大的发明——克兄

2048x2048，迭代步数50，批次1

交差，完美完成任务。

集中常见分辨率下的对比

结论：

3070只有8G显存，动不动就Out of memory，实在无法胜任AI绘图，个人建议，SDXL建议16GB起步，最好24GB及以上。

4090仍然是最牛的存在，唯一缺点价格太贵，1.5W+，要弄走好多私房了，虽然MI100纸面数据不差4090太多，但最终SDXL的成绩MI100没有干过4090，差距不小，当然也在意料之中，一来因为AMD的ROCm还在持续优化，而从ROCm 5.7到6.0的提升来看，提升还是很大的。另外对于MI100，它有着更大的显存，能够更好的应对SD 3.0，可能都不是太大问题。况且4.5K价格摆在这里，还要啥自行车。对于只做AI绘图的生产力工具，确实是不错的选择。性能上，当前优化下，不知道能否对标3080-3090，估计还是有点机会，但具体由于我没有平台，没法测试。另外，AMD专用AI绘图平台STARK，可能有更好的表现，但是我懒，也就不测试了。

附上几张随意生成的美图：

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