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Stable Diffusion WebUI DirectML 在 AMD RX580 显卡上的 ZLUDA 兼容性问题解决方案

2025-07-04 09:39:56作者:仰钰奇

问题背景

在使用 Stable Diffusion WebUI DirectML 项目时,部分 AMD RX580 显卡用户遇到了模型加载失败的问题。具体表现为启动 WebUI 后无法加载任何检查点模型,控制台报错显示设备内存分配异常和 CUDA 设备不匹配的错误。

错误现象分析

从错误日志中可以观察到几个关键问题点:

  1. 设备初始化失败:日志显示"ZLUDA device failed to pass basic operation test",表明 ZLUDA 运行时在基础操作测试阶段就遇到了问题。

  2. 内存分配异常:出现"CUDA error: out of memory"错误,但实际显卡内存并未耗尽。

  3. 设备不匹配:最终导致模型加载失败的关键错误是"Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu",表明系统无法正确处理 CUDA 和 CPU 之间的数据传输。

根本原因

经过技术分析,这个问题源于 AMD Polaris 架构显卡(包括 RX580)在驱动层面的一个已知问题:

  1. 驱动内存管理缺陷:Polaris GPU 驱动在处理系统内存时可能会错误地报告内存不足。

  2. ZLUDA 兼容性问题:ZLUDA 运行时与特定版本的 PyTorch 存在兼容性问题。

  3. 驱动版本影响:不同版本的 AMD 驱动程序对 ZLUDA 的支持程度不同。

解决方案

方案一:使用专业版驱动

  1. 完全卸载现有显卡驱动(推荐使用专业卸载工具)
  2. 安装最新版 AMD PRO 版驱动程序
  3. 重新安装 HIP SDK

方案二:降级 PyTorch 版本(推荐)

对于大多数 RX580 用户,降级 PyTorch 和相关组件是最有效的解决方案:

  1. 在 WebUI 的虚拟环境中执行以下命令:
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
  1. 确保所有相关组件版本兼容:
  • PyTorch: 2.0.1
  • TorchVision: 0.15.2
  • TorchAudio: 2.0.2

验证方法

安装完成后,可以通过以下方式验证 ZLUDA 是否正常工作:

  1. 在 WebUI 中尝试加载标准模型
  2. 执行简单的图像生成任务
  3. 观察控制台输出是否还有设备不匹配的错误

技术建议

  1. 内存优化:对于 RX580 这样的 8GB 显存显卡,建议使用 --medvram 参数启动 WebUI。

  2. 驱动选择:虽然专业版驱动可能更稳定,但最新的 Adrenalin 驱动(如 24.3.1)配合降级的 PyTorch 也能正常工作。

  3. 性能监控:使用 GPU-Z 等工具监控显存使用情况,确保没有内存泄漏。

总结

AMD RX580 显卡用户在使用 Stable Diffusion WebUI DirectML 配合 ZLUDA 时遇到的模型加载问题,主要源于驱动层面的内存管理问题和 PyTorch 版本兼容性。通过降级 PyTorch 到 2.0.1 版本,大多数用户都能解决这一问题。对于追求更高稳定性的用户,可以考虑使用 AMD 专业版驱动,但这不是必须的解决方案。

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