Im Zeitalter der KI ist die Nachfrage nach GPUs wie der H100 enorm gestiegen, was es für den Durchschnittsverbraucher schwierig macht, eine solche zu erwerben. Allerdings a Reddit-Benutzer hat eine einzigartige Lösung geschaffen, bei der die AMD Zen 2-basierte Ryzen 5 4600G „Renoir“-APU in eine 16-GB-GPU umgewandelt und dann für KI-Workloads unter Linux verwendet wird. Sie wissen, wie man so schön sagt: Moderne Probleme erfordern moderne Lösungen.
Ihre alten AMD Ryzen APUs bieten nach der Umwandlung in eine GPU eine ordentliche Leistung bei KI-Workloads
Bevor wir darauf eingehen, wie die APU umgebaut wurde, werfen wir einen kurzen Rückblick auf den AMD Ryzen 5 4600G. Der Ryzen 5 4600G galt als eine der besten APUs auf dem Markt, nachdem er schließlich durch sein Cezanne-Pendant ersetzt wurde. Es verfügte über eine 6C/12T-Konfiguration mit der Radeon Vega iGPU mit sieben CUs (Compute Units). Um zu erklären, wie die 16-GB-VRAM-Marke erreicht wurde, ist es wichtig zu beachten, dass APUs „Shared Memory“ unterstützen, bei dem Sie Ihrer APU 50 % der RAM-Kapazität zuweisen können. In diesem Fall hatte der Reddit-Benutzer 32 GB DDR4-Speicher an Bord, die Hälfte davon entfiel auf den Prozessor.
Die nächste große Hürde besteht tatsächlich darin, KI-Workloads auf einer Ryzen-APU auszuführen. Wenn Sie eine Desktop-GPU hätten, könnten Sie die ROCm-Plattform (Radeon Open Compute) von AMD nutzen, um KI-Anwendungen unter Linux auszuführen. Im Falle einer 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 ausführen können, von Tensorflow bis PyTorch.
In einem ausführlichen Video stellte der Reddit-Benutzer sein interessantes Experiment vor und behauptete, dass der Ryzen 5 4600G alle Arten von KI-Workloads bewältigen könne. Er zeigte jedoch nur Tests zur stabilen Diffusion und zu unserer Überraschung erzeugte die APU in etwa einer Minute und 50 Sekunden erfolgreich ein 512×512-Bild. Dies ist ein beachtlicher Meilenstein für die APU, und wir glauben, dass er sich bei richtiger Anwendung als Durchbruch erweisen könnte.
Obwohl Sie den Ryzen 5 4600G nicht mit einer KI-basierten 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 Phoenix-APUs zum Einsatz kommen würden, die in der Leistung deutlich überlegen sind. Eine solche KI-Leistung für 95 US-Dollar anzubieten, ist jedoch zweifellos etwas, das man zu schätzen weiß, und wir hoffen, dass es dem „durchschnittlichen Verbraucher“ eine Möglichkeit bietet, seine KI-Bedürfnisse zu erfüllen.
Nachrichtenquelle: Toms Hardware