Avec Amuse 3.0, les Ryzen et Radeon passent la seconde sur le chemin de l'IA générative |
————— 17 Avril 2025 à 14h59 —— 26937 vues
MAJ : AMD nous a confirmé que l'absence de la RX 9070 était bien une étourderie.
Depuis fin juillet, les utilisateurs de cartes graphiques Radeon et de processeurs Ryzen AI peuvent s’encanailler sur Amuse 2.0 pour découvrir les joies de l’IA générative à travers une version optimisée pour leur matos. AMD poursuit sa collaboration avec Stability AI et dévoile Amuse 3.0 Beta (développé par Tensorstack.AI). La marque annonce une accélération des vitesses d’inférence pouvant atteindre x4,3 sur les configurations compatibles.
IA locale
Amuse 3.0 donne accès aux modèles Stable Diffusion 3.5 de Stability AI ainsi qu’aux modèles FLUX.1 de Black Forest Labs. En parallèle, une centaine de modèles personnalisés et de réglages d’image populaires ont été ajoutés au sein du magasin intégré.
Voici les principaux atouts de cette mise à jour listés par AMD :
- Modèles optimisés pour AMD (créés en collaboration avec Stability AI)
- Filtres photo IA de haute qualité
- Fonctionnalité Video Diffusion (version préliminaire)
- Fonctionnalité Video Restyle (version préliminaire)
- Plus de 100 nouveaux modèles et presets d’image
Un exemple de ce que permet Video Restyle :
Ces modèles optimisés nécessitent le pilote bêta Adrenalin 24.30.31.05 Optimisé (et prochainement la version stable Adrenalin 24.5.1) — et bien sûr, Amuse 3.0. Quant au matériel requis, AMD liste les produits ci-dessous. Bizarrement, la Radeon RX 9070 est absente. Nous avons contacté l'entreprise pour savoir s'il s'agissait d'un simple oubli. C'est certainement le cas ; nous ne voyons aucune restriction hardware pour la justifier (de fait, Amuse fonctionne sur n'importe quel GPU compatible DirectML). En outre, le site d'Amuse.AI évoque bien les RX 9000 Series.
| Modèles | Cartes graphiques Radeon | Processeurs Ryzen AI |
|---|---|---|
| SD 1.5 et LCM | La plupart des Radeon avec au moins 6 Go de VRAM | La plupart des laptops AMD avec au moins 16 Go de RAM |
| SDXL, SDXL Lightning, SD3 Medium, SD 3.5 Medium | AMD Radeon RX 9070 XT, Radeon 7900 XTX, Radeon 7900 XT, Radeon 7900 GRE, Radeon 7800 XT | AMD Ryzen AI 300 series avec 32 Go RAM, Ryzen AI 395+ MAX series avec 32 Go RAM (VGM = 16 Go) |
| FLUX.Schnell, SD 3.5 Large Turbo | AMD Radeon RX 9070 XT, Radeon 7900 XTX, Radeon 7900 XT, Radeon 7900 GRE, Radeon 7800 XT | AMD Ryzen AI MAX+ 395 series avec 64 Go ou 128 Go RAM (VGM = 48 Go) |
| SD 3.5 Large, FLUX.Dev | AMD Radeon PRO W7900 XT 48 Go, Radeon PRO W7800 48 Go | Nada |
© Amuse.AI
Pour illustrer les gains de performances, Stability AI publie un tableau comparatif des vitesses d’inférence entre les modèles optimisés par AMD et les versions PyTorch classiques. Ces tests ont été réalisés avec Amuse 3.0 RC et le pilote Adrenalin 24.30.31.05 KB - 25.4.1 preview. Petite anecdote : le tableau initial mentionnait une Radeon RX 9700 XT 32 Go — c'était à l'évidence une coquille.
Maintenant / avant
AMD propose aussi ses benchmarks :
Pour aller plus loin, nous vous invitons à vous plonger dans l’analyse technique approfondie signée Hisham Chowdhury (AMD) et son équipe.
Donc globalement il faudra se contenter pour un moment des 7900XT/XTX et des Ryzen Max Ai pour avoir la pleine compatibilité.
Ils n'allaient pas annoncer un outil logiciel à destination de l'utilisateur final conçu pour du matériel même pas encore officialisé et qui serait lancé grosso modo 1 an après, ça n'aurait eu aucun sens. Bon, AMD a déjà fait des trucs aberrants, hein, mais là c'était plus qu'évident.
En pratique, il y a bien peu de choses spécifiques à ces algos dans RDNA3, .5 ou pas, par contre RDNA4 a été complètement revue et dispose d'une puissance de calcul brute très réduite.