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Ryzen 5 4600G再次爆红!海外极客“骚操作”,秒变机器训练神器

宗熙先生 24651

前言:

如今你们对“pytorch核显”大概比较注重,大家都想要知道一些“pytorch核显”的相关资讯。那么小编同时在网络上汇集了一些对于“pytorch核显””的相关文章,希望姐妹们能喜欢,同学们一起来学习一下吧!

今年6月12日,小编写了一篇报道向大家分享了一个消息,有海外极客将老显卡GeForce RTX 2080 Ti的显存从原始的11GB魔改升级到了44GB(之前还有扩充至22GB的传闻),请参阅图一。

当时,有部分读者在评论区提出了很多质疑:

虽然GeForce RTX 2080 Ti的性能是很强,但毕竟已经是五年前发布的老产品了,而且现在几乎没有什么游戏需要、能够全部吃满44GB显存,这样做有什么实际意义呢?

为什么有很多极客热衷于扩充GeForce RTX 2080 Ti的显存呢?为什么老显卡GeForce RTX 2080 Ti这两年在二手市场上特别抢手,会再次爆红呢?

这个问题很有趣,对于广大普通数码爱好者和游戏玩家来说,确实很难理解,其实答案很简单,因为这几年机器学习和人工智能应用爆火,训练模型是其中的关键环节,这就需要一个性能(主要是指AI算力)强劲的显卡,这类应用“特别”吃显存,多多益善。

这样一来,老显存GeForce RTX 2080 Ti的优势就出来了,尤其是经过魔改、扩充显存之后,显存大、性价比高。所以,对于那些预算非常有限,追求极致性价比,搞小型AI项目的朋友来说,GeForce RTX 2080 Ti可谓“天选之子”,这就是为什么GeForce RTX 2080 Ti这两年会再次爆红的原因。

言归正传,本文的主角并不是GeForce RTX 2080 Ti,提到它只是向读者介绍一些背景知识,起个抛砖引玉的作用,本文真正的主角是一款带核显的老CPU,Ryzen 5 4600G。

有些朋友看到这里可能会问:Ryzen 5 4600G的核显性能是还可以,不过早就被更强的Ryzen 5 5600G和Ryzen 7 5700G所取代了,核显性能更强,Ryzen 5 4600G已经接近淘汰了,为什么现在还要提它呢?

——对于这个问题大家先不用着急,请耐心往下看,Ryzen 5 4600G现在“自有妙用”。

先大致回顾一下Ryzen 5 4600G的参数:

Ryzen 5 4600G发布于2020年7月21日,采用台积电7纳米工艺,拥有6核12线程,一级缓存为384KB,二级缓存为3MB,三级缓存为8MB。

标准运行频率为3.7 GHz,最高运行频率为4.2 GHz。集成Vega 7 GPU,拥有7个计算单元,最高运行频率为1.9 GHz,功耗为65W,建议零售价为154美元。

从参数上,Ryzen 5 4600G平淡无奇,甚至已经严重落后了,那么Ryzen 5 4600G到底有什么“妙用”呢?简单来说,最近有海外博主摸索出了一项“骚操作”。

该极客的电脑配有32GB DDR4内存,他在主板的BIOS中为Ryzen 5 4600G的核显分配了16GB显存。这样一来,Ryzen 5 4600G就变成了一个非常具有性价比,特别适合用来跑小型人工智能项目的“显卡”。

另外,针对这种做法需要强调指出两点:

一、该方法不仅适用于Ryzen 5 4600G,同样适用于Ryzen 5 5600G和Ryzen 7 5700G等型号。

二、为上述处理器的核显分配16GB显存并不是上限,某些品牌的AMD主板支持用户为核显分配更多的显存,最高可达64GB。当然,这样做的前提是要选购到合适的主板,所安装的物理内存要大于64GB,这样一来,就更“香”了。

要知道,目前搭载16GB显存的显卡价格都不便宜,在英伟达最新RTX 40系列显卡中,最便宜的GeForce RTX 4060 Ti 16GB的价格也要499美元,而GeForce RTX 4070只搭载12GB显存,价格却要599美元。

当然,即使为Ryzen 5 4600G的核显分配了16GB显存,它的AI性能肯定还是无法与英伟达的RTX 40系列相提并论的,但是跑大部分轻量级AI项目没有问题,比如Stable Diffusion、FastChat、MiniGPT-4、Alpaca-LoRA、Whisper、LLM和LLaMA。

需要补充的是,在主板的BIOS中为Ryzen 5 4600G的核显分配了16GB显存只是第一步,还有一些比较复杂的配置工作,该极客是在Linux系统下运行的。另外,AMD的Radeon开放计算平台(ROCm)并不支持Ryzen处理器,需要采用第三方(比如BruhnBruhn Holding)所提供的ROCm实验包。

只有全部配置正确到位,Ryzen 5 4600G(主要是它的16GB核显)就可以与PyTorch和TensorFlow框架一起工作,用来跑一些中小型的人工智能应用项目。

虽然这种方案的性能比较低,但是它最大的优势在于“性价比”,特别适合有意那些学习、研究人工智能,又不愿意花大价钱购买高端显卡的用户(这类用户群体很多),相比其它的方案,这种方案是目前成本最低的。

作为AMD三年前发布的一款老处理器Ryzen 5 4600G,很多朋友对它的性能嗤之以鼻,没想到现在它以这样的方式再次出场“爆红”,真的让人很意外。

标签: #pytorch核显 #pytorch 核显