a卡Stable Diffusion
时间: 2025-02-24 14:33:31 浏览: 56
### 如何在 AMD 显卡 (A 卡) 上运行 Stable Diffusion
#### 准备工作
为了使 Stable Diffusion 能够利用 AMD GPU 的性能,在 Ubuntu 或 Windows 系统下均需完成特定准备工作。对于 Linux 用户而言,官方 GitHub 维基页面提供了详细的指导说明[^1];而对于 Windows 平台,则存在其他社区贡献者分享的经验贴作为参考依据[^2]。
#### 安装 ROCm 运行时环境
针对基于 Linux 的操作系统,安装适用于 AMD 设备的 ROCm(Radeon Open Compute)框架是必要的前置条件之一。该操作允许 PyTorch 访问并充分利用 Radeon 图形处理单元的能力来加速模型推理过程。具体步骤可参照 AUTOMATIC1111 提供的操作指南进行设置。
#### 修改启动参数以绕过 CUDA 检测
由于原生版本中的某些检测机制可能会误判硬件兼容性情况从而阻止程序正常加载图形驱动器资源,因此建议通过命令行选项 `--skip-torch-cuda-test` 来跳过这项测试环节。需要注意的是,此方法并不会影响实际调用 GPU 执行任务的功能实现,只是单纯规避了不必要的错误提示信息显示而已[^3]。
#### 验证 GPU 加速效果
成功部署之后,可以通过观察应用程序日志输出确认是否真正启用了 Radeon 显存来进行计算作业而非依赖于 CPU 处理能力。如果一切顺利的话,应该能够在终端窗口看到类似于 "Using device: cuda" 或者更具体的关于所选 GPU 型号的信息条目被打印出来。
```bash
# 启动 WebUI 服务前添加指定标志位
./webui.sh --skip-torch-cuda-test
```
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