AMD 算圖也Yes！Stable Diffusion 團隊推出專為 Radeon 與 Ryzen AI 最佳化版本，推論效能最高提升 3.8 倍

隨著生成式影像應用快速普及，各大硬體平台紛紛加緊腳步支援 AI 工作負載。近日，知名 AI 圖像生成模型 Stable Diffusion 背後的開發團隊正式宣布與 AMD 合作，針對 Radeon GPU 與 Ryzen AI APU 打造一系列 ONNX 格式的優化版本模型，帶來更快、更穩定的推論效能。

這批模型現已正式上架 Hugging Face，檔名後綴為「_amdgpu」，使用者亦可透過 Amuse 3.0 工具直接體驗。這是 Stable Diffusion 首度針對 AMD 平台進行深度調校，展現其跨平台發展的戰略企圖。

SDXL 與 SD3.5 全面升級，推論速度最高提升近四倍

這次優化的重點涵蓋兩大模型系列：

• Stable Diffusion 3.5 系列

  • SD 3.5 Large

  • SD 3.5 Large Turbo

  • → 相較 PyTorch 原始模型，在 AMD 硬體上推論效能最高可提升 2.6 倍

• Stable Diffusion XL 系列

  • SDXL 1.0

  • SDXL Turbo

  • → 經 AMD 優化後，推論效能最高提升 3.8 倍

這些模型均採用 ONNX 格式，可直接整合進任何支援 ONNX Runtime 的 AI 環境中，讓開發者無須修改既有工作流程，就能無痛導入高效能版本。

此次測試環境採用 Amuse 3.0 RC、搭配 AMD Adrenalin 25.4.1 預覽版驅動（版本號 24.30.31.05 KB），進行實際推論效能對比。官方強調，這些優化版本維持開放授權與原模型輸出品質，確保使用者不需為效能犧牲創作自由。

開放式生成模型的未來：跨平台是關鍵

面對競爭激烈的 AI 生態系，AMD 此舉顯然是為了提升自身在 AI 創作工具市場的競爭力。透過與 Stable Diffusion 團隊的深度合作，不僅讓 Radeon 系列顯示卡成為更具吸引力的選項，也讓搭載 Ryzen AI 處理器的筆電產品更具實用價值。

對企業與創作者來說，這也意味著不再只有 NVIDIA 是選擇。開源社群正迅速適配多元硬體平台，而 AMD 的這波合作有望帶動更多模型開發者重視跨平台效能最佳化。

目前，使用者可從 Hugging Face 下載這些 AMD 優化版本模型，並透過 Amuse 3.0 進行本地運算與測試。更多技術細節與效能分析，則可參閱 AMD 官方部落格發佈的專文。