News DirectML - Machine Learning mit AMD und Microsoft
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Von E555user
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Auf GPUopen kündigt AMD den Support für Microsofts DirectML für Stable Diffusion an. Mit Stable Diffusion werden aus Textinhalten per MachineLearning genererter Neuronaler Netze künstliche Bilder generiert.
Die AMD Treiberunterstützung erfolgt auf einer Zwischenschicht bzw. sogenannter 'metacommands' in Olive als Abstraktionslayer, welche für DirectML eine Optiemierung des generischen ML-code für einzelne Hardwarearchitekturen erlaubt.
Im vorliegenden Fall nennt AMD die RDNA3 GPUs und die AMD Ryzen™ 7040 Serie CPUs mit XDNA. Es bleibt aber offen, ob bei diesen die Olive Optimierungen neben der RDNA3 iGPU überhaupt die dedizierten AI-Beschleuniger nutzen.
Klar ist, dass heute für eine generische HAL von Microsoft ein Anfang gemacht ist und die Software sich erst schrittweise von bisherigen Pfaden via CUDA oder ROCm dem Konzept von Microsoft zuwenden muss. Gerade in kommerzieller Software für Endanwender im Microsoft Ökosystem bietet sich das an. Es wäre durchaus denkbar, dass künftige Character Builds in Videospielen durch solche Technologien unterstützt werden und für mehr Individualisierung sorgen.
In Developer-Blogs von Microsoft schreibt
Jacques van Rhyn Zusammenhänge über DirectML, Olive und Stable Diffusiion,
und
Adele Parsons erläutert Performance-Optimierungen für DirectML mittels Olive. Stable Diffusion dient dabei als Beispielprojekt.
Im vorliegenden Fall nennt AMD die RDNA3 GPUs und die AMD Ryzen™ 7040 Serie CPUs mit XDNA. Es bleibt aber offen, ob bei diesen die Olive Optimierungen neben der RDNA3 iGPU überhaupt die dedizierten AI-Beschleuniger nutzen.
Klar ist, dass heute für eine generische HAL von Microsoft ein Anfang gemacht ist und die Software sich erst schrittweise von bisherigen Pfaden via CUDA oder ROCm dem Konzept von Microsoft zuwenden muss. Gerade in kommerzieller Software für Endanwender im Microsoft Ökosystem bietet sich das an. Es wäre durchaus denkbar, dass künftige Character Builds in Videospielen durch solche Technologien unterstützt werden und für mehr Individualisierung sorgen.
In Developer-Blogs von Microsoft schreibt
Jacques van Rhyn Zusammenhänge über DirectML, Olive und Stable Diffusiion,
und
Adele Parsons erläutert Performance-Optimierungen für DirectML mittels Olive. Stable Diffusion dient dabei als Beispielprojekt.
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