Stable Diffusion AMD 加速方法 —— 使用 ZLUDA

Stable Diffusion 是一个高性能的文本生成图像模型，但默认支持的硬件加速方案（如 NVIDIA 的 CUDA）对 AMD 显卡支持较少。ZLUDA 是一款兼容 CUDA 的开源工具，通过它可以让 AMD 显卡更好地运行依赖 CUDA 的深度学习模型，包括 Stable Diffusion。

本文将详细介绍如何在 AMD 显卡上使用 ZLUDA 加速 Stable Diffusion，包括安装配置、代码示例和注意事项，并提供详细的图解以帮助您快速上手。

目录

1. 什么是 ZLUDA？
2. Stable Diffusion 与 AMD 显卡加速的挑战
3. 安装与配置 ZLUDA 环境
4. 在 AMD GPU 上运行 Stable Diffusion 的完整步骤
5. 常见问题与优化技巧
6. 总结与未来展望

1. 什么是 ZLUDA？

ZLUDA 是一个将 Intel CPU 和 AMD GPU 兼容 CUDA 的工具，通过将 CUDA API 转换为与 Intel 和 AMD 兼容的指令集，弥补了 AMD 硬件在运行深度学习模型（如 PyTorch 和 TensorFlow）时的兼容性不足。

ZLUDA 的主要特性

• CUDA 转换支持：让非 NVIDIA 硬件兼容 CUDA 应用。
• 高性能：尽量保留 CUDA 环境的高效性能。
• 适配 AMD GPU：实现深度学习框架与 AMD 显卡的无缝运行。

2. Stable Diffusion 与 AMD 显卡加速的挑战

Stable Diffusion 默认基于 PyTorch 框架开发，而 PyTorch 对 CUDA 的依赖导致其在 AMD GPU 上的运行存在以下问题：

• CUDA 依赖：AMD 默认支持 ROCm，不支持 CUDA。
• 缺乏优化支持：即使可以运行，也会因指令集转换效率低而性能较差。

ZLUDA 的出现为解决这些问题提供了新的可能。

3. 安装与配置 ZLUDA 环境

3.1 安装 ZLUDA

安装前准备

确保您的系统环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux（Ubuntu 推荐）
• GPU 驱动：AMD ROCm 已安装
• Python 环境：推荐使用 conda 或 venv

安装步骤

1. 克隆 ZLUDA 仓库：

   git clone https://github.com/vosen/ZLUDA.git
   cd ZLUDA

2. 编译 ZLUDA：

   mkdir build
   cd build
   cmake ..
   make -j$(nproc)

3. 安装 ZLUDA：

   sudo make install

4. 配置环境变量：

   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/zluda/lib:$LD_LIBRARY_PATH

3.2 配置 PyTorch 与 ZLUDA 集成

1. 安装 PyTorch AMD 版本：

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.2/

2. 替换 PyTorch 的 CUDA 后端为 ZLUDA：

   export PYTORCH_CUDA_LIBRARY=/path/to/zluda/lib/libzluda.so

4. 在 AMD GPU 上运行 Stable Diffusion 的完整步骤

4.1 下载 Stable Diffusion 项目

克隆 Stable Diffusion 的官方仓库：

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion

4.2 安装依赖

使用 AMD ROCm 和 ZLUDA 环境安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4.3 修改代码适配 AMD + ZLUDA

在 models.py 文件中，将 torch.cuda 替换为 ZLUDA 支持的 CUDA 后端，例如：

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

确保模型运行在 AMD 显卡上：

pipe.to("cuda")  # ZLUDA 将自动适配为 AMD 的计算资源

4.4 运行 Stable Diffusion

启动生成任务：

python scripts/txt2img.py --prompt "a futuristic cityscape" --steps 50 --device "cuda"

5. 常见问题与优化技巧

5.1 常见问题

1. 性能较低：使用 --fp16 选项以启用半精度计算提高性能。

   python scripts/txt2img.py --prompt "a cat sitting on a tree" --steps 50 --device "cuda" --fp16

2. 内存不足：使用 --lowvram 模式：

   python scripts/txt2img.py --prompt "a beautiful landscape" --steps 50 --device "cuda" --lowvram

3. 驱动兼容性错误：确保 ROCm 和 ZLUDA 版本匹配。

5.2 优化技巧

• 批量处理：使用批量生成（batch processing）以提高显卡利用率。
• 减少模型大小：加载轻量化的模型版本（如 stable-diffusion-lite）。

6. 总结与未来展望

通过 ZLUDA，AMD GPU 用户可以充分利用 Stable Diffusion 的强大功能，在生成速度和质量上与 NVIDIA GPU 用户缩小差距。这种方式为更多硬件设备的支持铺平了道路，同时推动了开源深度学习工具的普及。

展望

随着 ZLUDA 和其他工具的发展，未来可能会有更高效的解决方案，让 AMD GPU 在 AIGC（生成式 AI）领域发挥更重要的作用。