AMD 核显笔记本 Windows 11 运行 Stable Diffusion 实战

AMD 核显笔记本 Windows 11 运行 Stable Diffusion 实战

硬件环境与方案对比

本次测试平台为 AMD Ryzen R7 6800H，16G 内存，核显 Radeon 680M，共享内存 8G。在 Windows 11 环境下，我们主要对比了 DirectML 版与 ZLUDA 版本的性能表现。实测发现，ZLUDA 版本速度约为 DirectML 的 5 倍以上，对于 APU 用户来说，这是目前较为理想的解决方案。

一、环境准备：HIP SDK 与 ROCm

1. 理解 HIP 与 ROCm

HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）是 AMD 开发的 GPU 编程模型，旨在实现代码的可移植性。简单来说，它是对 CUDA API 的高度兼容克隆，几乎全盘拷贝了 CUDA 接口，但作为 CUDA 的子集存在。HIP 既可以运行在 ROCm 平台上，也能适配 CUDA 环境，这意味着它既能在 A 卡上跑，理论上也能在 N 卡上跑。

ROCm 则是 AMD 的开源 GPU 计算软件堆栈，提供了与 CUDA 相似的编程模型，让在 AMD GPU 上编写和运行计算应用变得更加容易。

• A 卡：编程模型使用 HIP 或 OpenCL，运行环境为 ROCm。
• N 卡：编程模型与运行环境均为 CUDA。

2. 下载与安装

访问 AMD 开发者资源页面获取 HIP SDK。注意版本选择：

• 版本要求：需下载 HIP 5.7.1 版本（安装界面显示为 5.7）。只有这个版本支持 AMD Radeon 680M 的 ZLUDA 加速。如果是 780M 核显，则可以使用 6.1 版本。
• 安装包：AMD Software PRO Edition

3. 关键库替换（针对 680M）

锐龙 R7 6800H 内置的 Radeon 680M 核显架构为 gfx1035（R5 6600H 同款）。由于官方驱动不支持该架构，我们需要手动替换部分库文件。

从 GitHub 仓库下载以下两个压缩包：

1. rocblas.for.gfx1035.AMD.680M.rembrandt.V2.7z（专用于 680M）
2. Rocm.rocblas.HIP5.7.0.V2.7z（通用多显卡支持）

操作步骤：

1. 找到 HIP 安装目录下的 bin\rocblas 文件夹，路径通常为 C:\Program Files\AMD\ROCm\5.7\bin。
2. 将压缩包内的 rocblas.dll 复制并覆盖原目录下的同名文件。
3. 将原目录下的 library 文件夹重命名为 oldlibrary。
4. 将压缩包内的 library 文件夹复制到同一目录下。
5. 建议重启电脑以确保生效。

注意：ZLUDA 不完全支持 PyTorch，运行时可能会出现不稳定现象，请做好心理准备。

二、Stable Diffusion WebUI 部署

1. 基础工具安装

• Git：前往 git-scm.com 下载安装。
• Python：推荐版本 3.10.6 ~ 3.10.11。安装时务必勾选'配置环境变量'。