AMD Radeon 780M iGPU를 위한 Stable Diffusion 및 AI 스택 최적화 가이드

AMD iGPU 사용자들로부터 긍정적인 반응을 얻고 있으며, 유사한 APU 환경에서의 성능 최적화에 대한 논의가 이루어지고 있다.

• 시스템 프리징 방지를 위해 amd_iommu=off와 transparent_hugepage=always 커널 파라미터를 적용한다.
• 내장 그래픽의 공유 메모리 한계를 극복하기 위해 리눅스 시스템에서 충분한 크기의 스왑(Swap) 공간을 설정한다.
• 메모리 부족 시 GGUF 모델을 사용하여 더 큰 모델을 로드하되, 실제 생성 속도는 하드웨어 한계로 인해 드라마틱하게 빨라지지 않을 수 있음을 인지한다.

• AMD 780M iGPU 환경에서 Flash Attention이나 Sage Attention이 항상 성능 향상을 보장하지 않으며, 하드웨어 특성에 따른 개별 테스트가 필요하다.
• FP8 데이터 타입을 사용하는 경로가 실제 워크플로우에서는 예상보다 느리게 작동할 수 있으므로 벤치마크 결과에만 의존해서는 안 된다.

• AMD 780M iGPU 환경에서 안정적인 구동을 위해 amd_iommu=off를 포함한 특정 커널 파라미터 설정이 필수적이다.
• 720x1280 해상도 이미지 생성 시 약 40초의 성능을 보이며, GGUF 포맷을 활용해 부족한 VRAM 문제를 완화했다.
• ComfyUI 실행 시 --use-sage-attention 및 --reserve-vram 1 플래그를 통해 내장 그래픽의 자원 제약을 관리한다.