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
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