Stable Diffusion WebUI DirectML 在 AMD RX580 显卡上的 ZLUDA 兼容性问题解决方案
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:
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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。
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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。
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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:
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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。
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ZLUDA 兼容性问题:ZLUDA 运行时与特定版本的 PyTorch 存在兼容性问题。
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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
- 完全卸载现有显卡驱动(推荐使用专业卸载工具)
- 安装最新版 AMD PRO 版驱动程序
- 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:
- 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
- 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:
- 在 WebUI 中尝试加载标准模型
- 执行简单的图像生成任务
- 观察控制台输出是否还有设备不匹配的错误
技术建议
-
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。 -
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。
-
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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