ComfyUI for AMD RX 9070XT便攜包更新
ComfyUI_Win_portable_RX9070 TRFv0.3-Lite
https://drive.google.com/file/d/1PasVAW889I1uzwtDBcWIP3IoeC-aIogi/view?usp=sharing
更新的軌跡
https://forum.gamer.com.tw/C.php?page=1&bsn=60030&snA=679332&gothis=2554285#2554285
ComfyUI更新到 0.25.0
第一次使用請先點擊Update ROCm.bat
安裝ROCm 與 PyTorch
https://i.imgur.com/Mcndnz5.png
選擇 1. 多架構 ROCm 與 PyTorch (gfx1201)
即可安裝最新版本ROCm/TheRock
安裝完可以選擇
4. 清除 UV 套件快取
接著點擊Start.bat會開始載入ComfyUI
跑完後將 http://127.0.0.1:8188 貼到瀏覽器啟動ComfyUI
1.此版本改用 SageAttention 2.2.0
https://github.com/thu-ml/SageAttention/pull/368
這是AMD的工程師jammm
針對RDNA4架構的特殊版本
QK 使用 int8 WMMA，對 PV 使用 fp8 WMMA
使用C++ 配合 AMD 的 HIP 框架來編寫底層 Kernel
最近的更新還支援了head_dim 256
https://i.imgur.com/CNynjM0.png
WAN2.2 480X832 81幀 57.45秒
https://i.imgur.com/ACDjIAi.png
WAN2.2 720X1088 81幀 153.03秒
https://i.imgur.com/TOzyPck.png
WAN2.2 720X1280 81幀 199.5秒
https://i.imgur.com/UeTNIMz.png
Z-image-turbo 1024*1204 6步 4.15秒
2.Flash_attn-2.8.4 RDNA4 CK（Composable Kernel 後端）支持
有些情況跑圖如果想要更高的精度
或者SageAttention出問題的情況
可以考慮換用Flash Attention
基本上SageAttention 2.2.0
RDNA4特化的版本速度是全面提升
PyTorch Version: 2.12.0+rocm7.14.0a20260620
ROCm Version (from PyTorch): 7.14.60850
https://i.imgur.com/04OiC7Z.png
https://i.imgur.com/YwJYmDQ.png
安裝好ROCm
點擊Start.bat啟動
https://i.imgur.com/dDXDxuL.png
步驟1~3建議選擇1即可
步驟 4: 選擇 VRAM 模式
https://i.imgur.com/z8NfqnK.png
系統記憶體比較小者
可以選擇2. 開啟動態 VRAM (