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先直接上结论: AMD核显进行模型训练,在某些特定条件下,有独特的价值。 详述:对高参数高BS的Liae model,甚至比3070Ti有实用价值。可能和一般认为的,核显只能炼最小的低端丹,恰好相反。 硬件与软件环境:AMD R5-5600G + 32G-DDR4-3600内存 + 华硕B550M主板 + WD730 500G SSD Win10 20220415更新 + DeepFaceLab(20220318DX12版猫之汉化),主板/核显驱动官网更新 对照组:AMD R7-3700X + 微星 3070Ti-8G + 16G-DDR4-3200内存 + 联想B550M主板 + WD 550 2000G SSD Win10 20220415更新 + DeepFaceLab(20220318-NV30版猫之汉化),主板/显卡驱动官网更新 测试对象: Model:LIAE-UDTWF256 高参高bs模型,坛内丹主已不推荐购买(但是我买的唯一LIAE) SRC:伊万卡-特朗普 正脸710张 DST:新闻联播李梓萌 28S 710帧 实测:原丹默认参数只改GAN为0,16BS,13.5秒一迭代 24BS,19.5秒一迭代,耗电65W,噪音忽略不计,完全可以下班挂机。 对照组:3070Ti 8G显存,参数同上,2BS都00M报错。关掉所有耗显存参数,可以6BS,0.42秒一迭代。耗电371W。 看时间为46.4倍,但bs为6-8倍,耗电只有1/6。猜测成像时间(炼完)差7倍左右,总耗电相当。 而且可以分阶段开关各种参数(包括开GAN)。 欢迎各位坛友拍砖指正! 或者提出其他测试思路,我来实验报告。
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