April 30, 2024

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AMDs US-Ryzen-CPU für unter 100 US-Dollar wurde auf eine 16-GB-KI-GPU umgestellt und liefert leistungsstarke Leistung

AMDs US-Ryzen-CPU für unter 100 US-Dollar wurde auf eine 16-GB-KI-GPU umgestellt und liefert leistungsstarke Leistung

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist die Nachfrage nach GPUs wie der H100 sprunghaft angestiegen, was es für den Durchschnittsverbraucher schwierig macht, eine zu bekommen. Allerdings hat A.J Reddit-Benutzer Er entwickelte eine einzigartige Lösung, indem er eine AMD Zen 2-basierte Ryzen 5 4600G „Renoir“-APU in eine 16-GB-GPU umwandelte und diese dann für KI-Workloads unter Linux verwendete. Sie wissen, wie man so schön sagt: Moderne Probleme erfordern moderne Lösungen.

Ältere AMD Ryzen APUs bieten nach der Umstellung auf GPU eine ordentliche Leistung bei KI-Workloads

Bevor wir uns mit dem Umbau einer APU befassen, werfen wir einen kurzen Blick auf den AMD Ryzen 5 4600G. Der Ryzen 5 4600G gilt als eine der besten APUs auf dem Markt, nachdem er schließlich durch sein Cezanne-Pendant ersetzt wurde. Es verfügt über eine 6C/12T-Konfiguration mit Radeon Vega iGPU mit sieben CUs (Computing Units). Um zu erklären, wie Sie die 16-GB-VRAM-Marke erreichen, müssen Sie beachten, dass APUs „Shared Memory“ unterstützen, bei dem Sie Ihrer APU 50 % Ihrer RAM-Kapazität zuweisen können. In diesem Fall verfügte dieser Reddit-Benutzer über 32 GB DDR4-Speicher, die Hälfte davon entfiel auf den Prozessor.

Die nächste große Hürde besteht tatsächlich darin, KI-Workloads auf einer Ryzen-APU auszuführen. Wenn Sie über eine Desktop-GPU verfügen, können Sie die ROCm-Plattform (Radeon Open Compute) von AMD verwenden, um KI-Anwendungen unter Linux auszuführen. Im Fall von iGPU ermöglichen Pakete von Drittanbietern jedoch die Ausführung von ROCm auf APUs, was auch hier zum Einsatz kam. Die Verwendung von ROCm löst die meisten Ihrer Probleme, da Sie jetzt jede Art von KI-Anwendung von Tensorflow bis PyTorch ausführen können.

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In einem ausführlichen Video teilte ein Reddit-Benutzer seine interessanten Erfahrungen mit und behauptete, dass der Ryzen 5 4600G alle Arten von KI-Workloads bewältigen könne. Es zeigte jedoch nur den Stable Diffusion-Test und zu unserer Überraschung gelang es der APU, in etwa 1 Minute und 50 Sekunden ein 512 x 512-Bild zu erzeugen. Dies ist ein kritisches Ereignis für die APU und wir glauben, dass es sich bei richtiger Anwendung um einen Hackerangriff handeln könnte.

Obwohl Sie den Ryzen 5 4600G nicht mit einer KI-GPU wie dem H100 vergleichen können, zeigt dieses Experiment das ungenutzte Potenzial von Ryzen-APUs. Stellen Sie sich vor, dass hier anstelle des Ryzen 5 4600G die neuesten APUs von Phoenix zum Einsatz kommen, die deutlich leistungsstärker sind. Das Angebot einer solchen KI-Leistung für 95 US-Dollar ist jedoch zweifellos zu schätzen und bietet dem „durchschnittlichen Verbraucher“ hoffentlich eine Möglichkeit, seine KI-Bedürfnisse zu erfüllen.

Nachrichtenquelle: Tom-Geräte