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(資料圖片)

AI時代，對H100等GPU的需求大幅增長，普通消費者很難買到。然而，Reddit用戶創建了一個獨特的解決方案，將基于AMDZen2的Ryzen54600G“Renoir”APU轉換為16GBGPU，然后將其用于Linux上的AI工作負載。正如他們所說，你知道，現代問題需要現代解決方案。

舊的AMDRyzenAPU轉換為GPU后可在AI工作負載中提供不錯的性能

在我們討論如何轉換APU之前，讓我們快速回顧一下AMDRyzen54600G。在最終被Cezanne同類產品取代后，Ryzen54600G被認為是市場上最好的APU之一。它采用6C/12T配置，配有帶有七個CU(計算單元)的RadeonVegaiGPU。為了解釋16GBVRAM標記是如何獲得的，必須注意APU支持“共享內存”，其中您可以將RAM容量的50%分配給APU。在本例中，Reddit用戶擁有32GBDDR4內存，將其中一半分配給處理器。

下一個大障礙實際上是在RyzenAPU上運行人工智能工作負載。如果您有桌面GPU，則可以利用AMD的ROCm(Radeon開放計算)平臺在Linux上運行AI應用程序。然而，對于iGPU，第三方軟件包允許ROCm在APU上運行，這里也使用了APU。使用ROCm可以解決您的大部分問題，因為現在您可以運行從Tensorflow到PyTorch的各種AI應用程序。

AMD將美國100美元以下的RyzenCPU轉換為16GBAIGPU，提供穩定的性能2

在一段詳細的視頻中，Reddit用戶展示了他有趣的實驗，聲稱Ryzen54600G可以處理各種人工智能工作負載。然而，他只展示了穩定擴散的測試，令我們驚訝的是，APU在大約1分50秒內成功生成了512x512的圖像。這對于APU來說是一個不錯的里程碑，我們相信如果使用得當，它可能會成為一個突破。

雖然您無法將Ryzen54600G與AI意義的GPU(例如H100)進行比較，但該實驗顯示了RyzenAPU尚未開發的潛力。想象一下，如果這里使用的是最新的PhoenixAPU，而不是Ryzen54600G，性能會優越得多。然而，以95美元的價格提供這樣的AI性能無疑是值得贊賞的，我們確實希望它為“普通消費者”提供一種滿足其AI需求的方式。