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AMD 核顯部署 MOSS-Image 方法與效能實測
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AI 綜述
2026年10月25日，阿里雲開發者社區 AI 發表文章，介紹在 AMD 核顯上本地部署 MOSS-Image（5B 文生圖模型）的四階段方法，涵蓋後端選型、記憶體預算、載入鏈路及效能調校。文章比較 ROCm、ZLUDA、Vulkan 或 CPU 路徑，並提出 UMA 記憶體估算、流式讀取及調校建議。同一部機器的實測中，20 步耗時 141.1 秒；8 步配合蒸餾 LoRA 耗時 45.1 秒；模型常駐顯存時耗時 25.2 秒。
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最新進展10月25日 10:31
文章公佈同一部機器的實測結果：20 步需 141.1 秒，8 步配合蒸餾 LoRA 需 45.1 秒。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月25日
- 阿里雲開發者社區 AIAMD 核顯本地部署大模型的方法論：從環境適配到權重選型的完整流程
作者將 MOSS-Image（5B 文生圖模型）在 AMD 核顯上的部署整理為四階段方法，涵蓋後端選型、記憶體預算、載入鏈路和效能調校。文中比較 ROCm、ZLUDA 與 Vulkan 或 CPU 路徑，並提出 UMA 記憶體估算、流式讀取和調校建議。同一部機器的實測中，20 步耗時 141.1 秒；8 步配合蒸餾 LoRA 耗時 45.1 秒，模型常駐顯存時耗時 25.2 秒。
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