Der neuere Ryzen 5 5600G (Cezanne) hat den Ryzen 5 4600G (Renoir) als eine der besten CPUs für Gaming abgelöst. Ein Trick hat dem Ryzen 5 4600G jedoch neues Leben eingehaucht und die preisgünstige Zen 2 APU in eine 16-GB-Grafikkarte verwandelt, um KI-Anwendungen unter Linux auszuführen.
Nicht jeder muss über ein Budget verfügen, um eine Nvidia H100 (Hopper) zu kaufen oder zu mieten, um mit KI zu experimentieren. Angesichts der aktuellen Nachfrage nach KI-fokussierten Grafikkarten können Sie möglicherweise nicht auf eine solche zugreifen, selbst wenn Sie über das nötige Geld verfügen. Glücklicherweise benötigen Sie keinen teuren H100, keinen A100 (Ampere) oder eine der besten Grafikkarten für KI. Eins Redditor demonstrierte, wie ein Ryzen 5 4600G im Einzelhandel erhältlich ist 95 $ kann verschiedene KI-Arbeitslasten bewältigen.
Der 2020 erschienene Ryzen 5 4600G ist eine Hexa-Core-APU mit 12 Threads und Zen-2-Kernen, die mit einem Basis- und Boost-Takt von 3,7 GHz und 4,2 GHz arbeiten. Der 65-W-Chip verfügt außerdem über eine Radeon Vega iGPU mit sieben Recheneinheiten, die mit bis zu 1,9 GHz getaktet sind. Denken Sie daran, dass APUs keinen dedizierten Speicher haben, sondern sich den Systemspeicher teilen. Sie können die Speichergröße im BIOS des Motherboards bestimmen. In diesem Fall verfügte der Redditor über 32 GB DDR4 und wies dem Ryzen 5 4600G 16 GB zu. Normalerweise sind 16 GB die maximale Speichermenge, die Sie der iGPU zuweisen können. Einige Benutzerberichte behaupten jedoch, dass bestimmte ASRock AMD-Motherboards eine höhere Speicherzuweisung ermöglichen, Gerüchten zufolge bis zu 64 GB.
Der Trick verwandelt den Ryzen 5 4600G in eine 16 GB große „Grafikkarte“, die über mehr Speicher verfügt als einige der neuesten Modelle der GeForce RTX 40-Serie von Nvidia, wie etwa die GeForce RTX 4070 oder GeForce RTX 4070 Ti, die auf 12 GB begrenzt sind. Logischerweise liefert die APU nicht die gleiche Leistung wie eine High-End-Grafikkarte, aber bei KI-Arbeitslasten geht ihr zumindest nicht der Arbeitsspeicher aus, da 16 GB für nicht ernsthafte Aufgaben ausreichend sind.
AMDs Radeon Open Compute-Plattform (ROCm) unterstützt offiziell keine Ryzen-APUs. Drittunternehmen wie BruhnBruhn Holding bieten experimentelle ROCm-Pakete an, die mit APUs funktionieren. Das bedeutet, dass APUs mit PyTorch- und TensorFlow-Frameworks arbeiten können, was den Zugang zu den meisten KI-Softwareprogrammen ermöglicht. Wir fragen uns, ob AMDs neueste mobile Ryzen-Chips, wie Phoenix, der auf DDR5-Speicher zurückgreift, funktionieren können und welche Leistung sie bringen.
Der Redditor teilte a YouTube-Video behauptet, dass der Ryzen 5 4600G eine Vielzahl von KI-Anwendungen ausführen könnte, darunter Stable Diffusion, FastChat, MiniGPT-4, Alpaca-LoRA, Whisper, LLM und LLaMA. Leider stellte er nur Demos für Stable Diffusion zur Verfügung, einen KI-Bildgenerator, der auf Texteingaben basiert. Er erläutert nicht, wie er den Ryzen 5 4600G mit der KI-Software auf seinem Linux-System zum Laufen gebracht hat. Der YouTuber hat zugesagt, ein ausführliches Video des Einrichtungsprozesses zu veröffentlichen.
Was die Leistung betrifft, so benötigte der Ryzen 5 4600G mit der Standardeinstellung von 50 Schritten nur etwa eine Minute und 50 Sekunden, um ein 512 x 512 Pixel großes Bild zu erzeugen. Für eine 95-Dollar-APU ist das ein hervorragendes Ergebnis und kann mit einigen High-End-Prozessoren mithalten. Der Autor sagte, er habe DDR4-Speicher verwendet, nannte aber keine Spezifikationen. Obwohl der Ryzen 5 4600G nativ DDR4-3200 unterstützt, können viele Samples DDR4-4000 erreichen, daher wäre es faszinierend zu sehen, wie die KI-Leistung mit schnellerem Speicher skaliert.
Das Experiment ist fantastisch für alle, die einen Ryzen 5 4600G oder Ryzen 5 5600G besitzen und mit KI herumspielen möchten. Für diejenigen, die das nicht tun, macht es wenig Sinn, 500 US-Dollar in einen APU-Bau zu stecken, wenn man wahrscheinlich eine separate Grafikkarte bekommen kann, die eine bessere Leistung bietet. AMDs Radeon-16-GB-Grafikkarten beginnen beispielsweise bei 499 US-Dollar, und Nvidia hat kürzlich die GeForce RTX 4060 Ti 16 GB auf den Markt gebracht, die einen ähnlichen Einstiegspreis hat.