AI用16GB GPUに変換されたAMDの100ドル未満のRyzen CPU、堅牢な性能を提供

AI時代にはH100のようなGPUの需要が大幅に増加し、一般消費者が購入するのは難しい。しかし、クレジットユーザー AMD Zen 2ベースのRyzen 5 4600G “Renoir” APUを16GB GPUに変換し、LinuxでAIワークロードに使用する独自のソリューションを作成しました。彼らが言ったように、現代の問題には現代の解決策が必要です。

古いAMD Ryzen APUはGPUに変換した後、AIワークロードで適切なパフォーマンスを提供します。

APUがどのように変換されたかを学ぶ前に、AMD Ryzen 5 4600Gを簡単にまとめてみましょう。 Ryzen 5 4600Gは最終的にCezanne対応製品に置き換えられた後、市場で最高のAPUの1つとして知られています。 7つのCU（Compute Units）を備えたRadeon Vega iGPUと共に、6C / 12T構成を特徴としています。 16GBのVRAM表示がどのように達成されるかを説明するには、APUがRAM容量の50％をAPUに割り当てることができる「共有メモリ」をサポートしていることに注意してください。この場合、Redditユーザーはオンボード32GB DDR4メモリを持ち、その半分がプロセッサに割り当てられました。

次の大きな障害は、実際にRyzen APUでAIワークロードを実行することです。デスクトップGPUをお持ちの場合は、AMDのRADEOpen Compute（ROCm）プラットフォームを活用して、Linux上でAIアプリケーションを実行できます。しかし、iGPUの場合は、サードパーティのパッケージを介してROCmをAPUで実行でき、ここでも使用されています。 ROCmを使用すると、TensorflowからPyTorchまで、あらゆる種類のAIアプリケーションを実行できるようになり、ほとんどの問題が解決されます。

詳細なビデオでは、RedditユーザーはRyzen 5 4600Gがあらゆる種類のAIワークロードを処理できると主張し、興味深い実験を発表しました。しかし、彼はStable Diffusionテストしか見せず、驚くべきことに、APUは約1分50秒で512×512画像を正常に生成しました。これはAPUのための優れたマイルストーンであり、正しく活用すれば突破口になると信じています。

Ryzen 5 4600GをH100などのAI用GPUと比較することはできませんが、この実験はRyzen APUの未開拓の可能性を示しています。 Ryzen 5 4600Gの代わりにパフォーマンスがはるかに優れている最新のPhoenix APUがここで使用されていると想像してください。しかし、このようなAIパフォーマンスを95ドルで提供することは間違いなく感謝し、「一般消費者」にAI要件を満たすための方法を提供することを願っています。