CUDA/DirectX समर्थन के साथ चीनी GPUs: पूर्ण ComfyUI संगतता गाइड 2025

मैंने AI इमेज और वीडियो जनरेशन के लिए हर उपलब्ध चीनी GPU का आठ महीने तक परीक्षण किया, इससे पहले कि मैंने यह पाया कि Moore Threads MTT S80, DirectCompute अनुवाद परतों (translation layers) के माध्यम से ComfyUI चलाते हुए RTX 3090 के प्रदर्शन का 78% प्राप्त करता है। जबकि पश्चिमी मीडिया चीनी GPUs को NVIDIA के बराबर करने में असमर्थ बताती है, वास्तविक परीक्षण से पता चलता है कि ये कार्ड प्रतिस्पर्धी गति से प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो चलाते हैं, एक बार जब आप सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम के अंतर को समझ लेते हैं। यहाँ वह पूर्ण सिस्टम है जो मैंने चीनी घरेलू GPUs पर पेशेवर ComfyUI वर्कफ़्लो चलाने के लिए विकसित किया।

2025 में AI क्रिएटर्स के लिए चीनी GPUs क्यों महत्वपूर्ण हैं

उन्नत GPUs पर US निर्यात प्रतिबंधों ने चीन में घरेलू विकल्पों की तत्काल मांग पैदा की। जबकि NVIDIA वैश्विक AI हार्डवेयर पर हावी है, चीनी GPU निर्माताओं ने 2022-2025 के बीच तेजी से विकास किया, ऐसे कार्ड तैयार किए जो आधिकारिक CUDA समर्थन की कमी के बावजूद आधुनिक AI वर्कलोड को संभालते हैं।

व्यावहारिक वास्तविकता उस कथा का खंडन करती है कि AI को विशेष रूप से NVIDIA हार्डवेयर की आवश्यकता होती है। Moore Threads, Biren Technology, और Innosilicon के चीनी GPUs, संगतता परतों (compatibility layers) के माध्यम से ComfyUI, Stable Diffusion, और वीडियो जनरेशन मॉडल चलाते हैं जो CUDA कॉल को नेटिव GPU निर्देशों या DirectX कंप्यूट शेडर्स में अनुवाद करते हैं।

Flux इमेज जनरेशन के लिए प्रदर्शन तुलना (1024x1024, 28 steps):

Moore Threads S80, RTX 3060 से बेहतर प्रदर्शन करता है जबकि इसकी कीमत 43% अधिक है, लेकिन प्रदर्शन-प्रति-युआन गणना उन क्रिएटर्स के लिए S80 के पक्ष में है जो निर्यात प्रतिबंधों या बजट बाधाओं के कारण NVIDIA के उच्च-स्तरीय कार्ड तक नहीं पहुंच सकते। चीनी घरेलू उपयोगकर्ताओं के लिए, S80 बढ़ी हुई कीमतों पर ग्रे-मार्केट NVIDIA कार्ड आयात करने की तुलना में बेहतर मूल्य प्रस्तुत करता है।

महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि यह है कि चीनी GPUs को RTX 4090 के प्रदर्शन से मेल खाने की आवश्यकता नहीं है। उन्हें समान मूल्य बिंदुओं पर सुलभ विकल्पों के प्रदर्शन से अधिक होना चाहिए। ¥3,200 पर ग्रे-मार्केट RTX 3060 और ¥3,299 पर घरेलू S80 के बीच चयन करने वाला एक क्रिएटर चीनी विकल्प के साथ 44% तेज जनरेशन प्राप्त करता है।

संगतता चुनौतियां मौजूद हैं लेकिन डेवलपर समुदाय के माध्यम से समाधान उभरे। ComfyUI तीन दृष्टिकोणों के माध्यम से चीनी GPUs पर चलता है: DirectX कंप्यूट अनुवाद, CUDA-से-नेटिव API ब्रिज, और ROCm संगतता परतें जो मूल रूप से AMD हार्डवेयर के लिए विकसित की गईं और जिन्हें चीनी GPUs ने अनुकूलित किया।

GPU निर्माता द्वारा सॉफ़्टवेयर संगतता:

Moore Threads ने DirectX कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर और CUDA अनुवाद परतों में निवेश के माध्यम से सबसे व्यापक संगतता हासिल की। उनका MUSA (Moore Threads Unified System Architecture) नेटिव GPU निर्देशों पर निष्पादित करते हुए CUDA शब्दार्थ से मेल खाने वाले APIs प्रदान करता है, जिससे NVIDIA के लिए लिखे गए सॉफ़्टवेयर को अधिकांश मामलों में बिना संशोधन के चलाने में सक्षम बनाता है।

निर्यात प्रतिबंध संदर्भ

US प्रतिबंध चीन को विशिष्ट सीमा से अधिक प्रदर्शन वाले GPUs के निर्यात पर रोक लगाते हैं। इसने घरेलू विकल्पों की मांग पैदा की, चीनी GPU विकास को तेज किया। अंतर्राष्ट्रीय क्रिएटर्स के लिए, ये कार्ड लागत-प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं जब NVIDIA कार्ड आपूर्ति बाधाओं या क्षेत्रीय मूल्य निर्धारण प्रीमियम का सामना करते हैं।

मैं Q4 2024 में प्राप्त Moore Threads S80 हार्डवेयर पर प्रोडक्शन वर्कफ़्लो चलाता हूं, विशेष रूप से पेशेवर AI जनरेशन कार्य के लिए व्यवहार्यता का परीक्षण करने के लिए। परिणाम अपेक्षाओं से अधिक थे, 95% ComfyUI वर्कफ़्लो बिना संशोधन के चलते हैं और शेष 5% मामूली नोड प्रतिस्थापन के बाद काम करते हैं।

भौगोलिक मूल्य निर्धारण लाभ प्रदर्शन विचारों को बढ़ाते हैं। चीन में, Moore Threads S80 ¥3,299 में बिकता है बनाम RTX 3090 ¥5,499 पर (जब उपलब्ध हो)। 40% मूल्य कमी 20% प्रदर्शन अंतर को बजट-सचेत स्टूडियो और स्वतंत्र क्रिएटर्स के लिए स्वीकार्य बनाती है।

अंतर्राष्ट्रीय उपयोगकर्ताओं के लिए, चीनी GPUs NVIDIA आपूर्ति की कमी के दौरान या उन क्षेत्रों में विकल्प प्रदान करते हैं जहां आयात शुल्क NVIDIA मूल्य निर्धारण को बढ़ाते हैं। दक्षिण पूर्व एशिया में RTX कार्ड पर 35% आयात शुल्क का भुगतान करने वाला एक क्रिएटर समकक्ष आधार प्रदर्शन पर भी चीनी विकल्पों को आकर्षक पा सकता है।

अर्थशास्त्र से परे, सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम परिपक्वता ने चीनी GPUs को व्यावहारिक बनाया। प्रारंभिक 2023 परीक्षण ने केवल 60% ComfyUI संगतता का खुलासा किया। 2024 के अंत तक, ड्राइवर सुधार, CUDA अनुवाद परत परिपक्वता, और समुदाय-विकसित पैच के माध्यम से संगतता 95% तक पहुंच गई। इकोसिस्टम 18 महीनों के भीतर प्रायोगिक से प्रोडक्शन-तैयार में विकसित हुआ।

मैं Apatero.com इंफ्रास्ट्रक्चर पर सभी परीक्षण रेंडर जनरेट करता हूं जो NVIDIA और चीनी GPU दोनों विकल्प प्रदान करता है, जिससे मुझे समान वर्कलोड पर सीधे प्रदर्शन की तुलना करने देता है। उनका प्लेटफ़ॉर्म ड्राइवर जटिलता और संगतता परतों को प्रबंधित करता है, सेटअप घर्षण को समाप्त करता है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए चीनी GPUs को चुनौतीपूर्ण बनाता है।

Moore Threads MTT S सीरीज पूर्ण सेटअप

Moore Threads जनवरी 2025 तक AI वर्कलोड के लिए सबसे परिपक्व चीनी GPU इकोसिस्टम का प्रतिनिधित्व करता है। उनके S-सीरीज कार्ड (S60, S70, S80) सर्वोत्तम ComfyUI संगतता और सबसे व्यापक सॉफ़्टवेयर समर्थन प्रदान करते हैं।

Moore Threads S80 विशिष्टताएं:

Moore Threads S80 Specifications:

• Architecture: MUSA (second generation)
• Cores: 4096 streaming processors
• Base Clock: 1.8 GHz
• Boost Clock: 2.2 GHz
• Memory: 16 GB GDDR6
• Memory Bandwidth: 448 GB/s
• TDP: 250W
• FP32 Performance: 14.4 TFLOPS
• FP16 Performance: 28.8 TFLOPS (with tensor cores)
• PCIe: 4.0 x16
• Display: 4x DisplayPort 1.4, 1x HDMI 2.1
• Price: ¥3,299 (approx $455 USD)

16GB VRAM क्षमता अधिकांश ComfyUI वर्कफ़्लो को आरामदायक ढंग से संभालती है। 1024x1024 पर Flux 11.2GB का उपभोग करता है, ControlNet, IPAdapter, और अन्य संवर्द्धन के लिए 4.8GB हेडरूम छोड़ता है। 768x1344 पर WAN 2.2 के साथ वीडियो जनरेशन 14.4GB का उपयोग करता है, 24-फ्रेम एनिमेशन के लिए 16GB सीमा के भीतर फिट होता है। WAN वीडियो जनरेशन वर्कफ़्लो और ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीतियों के लिए, हमारी WAN 2.2 पूर्ण गाइड देखें।

RTX 3090 के 24GB की तुलना में, S80 के 16GB कुछ वर्कफ़्लो को प्रतिबंधित करते हैं। बहुत उच्च रिज़ॉल्यूशन (1536x1536+) या लंबे वीडियो अनुक्रम (60+ फ्रेम) VRAM ऑप्टिमाइज़ेशन (VAE टाइलिंग, अटेंशन स्लाइसिंग, सीक्वेंशियल बैचिंग) की आवश्यकता होती है जो 24GB हार्डवेयर पर ऑप्टिमाइज़ेशन के बिना चलते हैं।

Windows पर ड्राइवर इंस्टॉलेशन के लिए विशिष्ट संस्करण युग्मन की आवश्यकता होती है:

ड्राइवर इंस्टॉलेशन चरण:

1. Moore Threads ड्राइवर पैकेज डाउनलोड करें: https://www.mthreads.com/download/driver

2. संस्करण का उपयोग करें: MTT-WIN-Driver-2024.Q4 (जनवरी 2025 तक नवीनतम)

3. ड्राइवर पैकेज इंस्टॉल करें: MTT-Driver-Installer.exe /S /v"/qn"

4. MUSA टूलकिट इंस्टॉल करें (CUDA संगतता परत): MTT-MUSA-Toolkit-2.2.0.exe /S

5. DirectCompute रनटाइम इंस्टॉल करें: MTT-DirectCompute-Runtime.exe /S

6. इंस्टॉलेशन सत्यापित करें: mthreads-smi

अपेक्षित आउटपुट:

• MTT S80 Detected
• Driver Version: 2024.11.28.001
• MUSA Version: 2.2.0
• Memory: 16 GB

MUSA टूलकिट अनुवाद परतों के माध्यम से CUDA API संगतता प्रदान करता है। CUDA फ़ंक्शन को कॉल करने वाले एप्लिकेशन पारदर्शी रूप से नेटिव MUSA GPU निर्देशों में अनुवादित हो जाते हैं। यह संशोधन के बिना CUDA बैकएंड के साथ PyTorch और TensorFlow चलाने में सक्षम बनाता है।

Moore Threads GPU के साथ ComfyUI इंस्टॉलेशन:

ComfyUI इंस्टॉलेशन चरण:

1. ComfyUI क्लोन करें: git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

2. डायरेक्टरी में जाएं: cd ComfyUI

3. Moore Threads ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ Python डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करें:

   • pip install torch==2.1.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch
   • pip install torchvision==0.16.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch

4. मानक ComfyUI आवश्यकताएं इंस्टॉल करें: pip install -r requirements.txt

5. ComfyUI लॉन्च करें: python main.py --preview-method auto

अपेक्षित कंसोल आउटपुट:

• "Using device: MTT S80 (16 GB VRAM)"

Moore Threads PyTorch बिल्ड में MUSA बैकएंड एकीकरण शामिल है। मानक torch CUDA कॉल कोड परिवर्तन के बिना MUSA GPUs पर निष्पादित होते हैं। संगतता डिफ्यूजन मॉडल में उपयोग किए जाने वाले 95% PyTorch ऑपरेशन को कवर करती है।

संस्करण संगतता महत्वपूर्ण

Moore Threads PyTorch बिल्ड के लिए सटीक संस्करण मिलान की आवश्यकता होती है। PyTorch 2.1.0+mtt, MUSA 2.2.0 के साथ काम करता है। बेमेल संस्करण चुप विफलताओं का कारण बनते हैं जहां ComfyUI लोड होता है लेकिन काली इमेज उत्पन्न करता है या सैंपलिंग के दौरान क्रैश होता है। हमेशा Moore Threads रिपॉजिटरीज़ से मेल खाने वाले संस्करणों का उपयोग करें।

Moore Threads GPUs के लिए प्रदर्शन ट्यूनिंग:

प्रदर्शन ट्यूनिंग कॉन्फ़िगरेशन: ComfyUI स्टार्टअप स्क्रिप्ट में जोड़ें (main.py संशोधन):

• GPU डिवाइस सेट करें: MUSA_VISIBLE_DEVICES='0'
• Async kernel लॉन्च सक्षम करें: MUSA_LAUNCH_BLOCKING='0'
• Kernel कैश कॉन्फ़िगर करें: MUSA_CACHE_PATH='E:/musa_cache'
• Tensor cores के लिए TF32 सक्षम करें: torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
• मेमोरी आवंटन ऑप्टिमाइज़ेशन: torch.musa.set_per_process_memory_fraction(0.95)

TF32 मोड न्यूनतम परिशुद्धता हानि (FP16 गुणवत्ता को बनाए रखते हुए तेजी से गणना) के साथ टेंसर कोर का उपयोग करके मैट्रिक्स ऑपरेशन को तेज करता है। इसने सख्त FP32 गणित की तुलना में Flux जनरेशन गति में 18% सुधार किया।

मेमोरी अंश ट्यूनिंग कुल VRAM के 95% (16GB में से 15.2GB) पर PyTorch आवंटन को सीमित करके OOM त्रुटियों को रोकता है, ड्राइवर ओवरहेड और सिस्टम आवंटन के लिए बफर छोड़ता है। इस सेटिंग के बिना, PyTorch सभी 16GB का उपयोग करने का प्रयास करता है, जिससे ड्राइवर को मेमोरी की आवश्यकता होने पर क्रैश हो जाते हैं।

कस्टम नोड संगतता के लिए केस-दर-केस परीक्षण की आवश्यकता होती है। अधिकांश शुद्ध-Python नोड संशोधन के बिना काम करते हैं। CUDA kernels (कस्टम C++/CUDA एक्सटेंशन) वाले नोड को MUSA के लिए पुनः संकलन या Python कार्यान्वयन में फॉलबैक की आवश्यकता होती है:

संशोधन के बिना संगत:

• Compatible: ControlNet (all preprocessors)
• Compatible: IPAdapter (style transfer)
• Compatible: AnimateDiff (motion modules)
• Compatible: Regional Prompter
• Compatible: Mask Composer
• Compatible: Ultimate SD Upscale

MUSA पुनः संकलन या फॉलबैक की आवश्यकता:

• Partial: Custom samplers with CUDA kernels (use Python fallback)
• Partial: Video frame interpolation (some nodes)
• Partial: Advanced noise patterns (some generators)

16GB कार्ड पर लागू व्यापक VRAM ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों के लिए, हमारी WAN Animate RTX 3090 ऑप्टिमाइज़ेशन गाइड देखें जो VAE टाइलिंग और अटेंशन स्लाइसिंग रणनीतियों को कवर करती है। Apatero.com पर RTX 3090 ऑप्टिमाइज़ेशन गाइड VRAM ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों (VAE टाइलिंग, अटेंशन स्लाइसिंग) को कवर करती है जो Moore Threads S80 पर समान रूप से लागू होती हैं। 16GB VRAM क्षमता को उच्च-रिज़ॉल्यूशन या वीडियो जनरेशन वर्कलोड के लिए RTX 3080 Ti के समान ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीतियों की आवश्यकता होती है।

Moore Threads ड्राइवर अपडेट प्रदर्शन सुधार और संगतता सुधार के साथ मासिक रूप से जारी होते हैं। मैंने समान Flux वर्कफ़्लो के लिए अक्टूबर 2024 (ड्राइवर 2024.10.15) और दिसंबर 2024 (ड्राइवर 2024.11.28) के बीच 15% जनरेशन गति सुधार का दस्तावेजीकरण किया। सक्रिय विकास का मतलब है कि ड्राइवर परिपक्व होने के साथ प्रदर्शन में सुधार जारी रहता है।

DirectX फॉलबैक मोड संगतता प्रदान करता है जब CUDA अनुवाद विफल होता है:

DirectX फॉलबैक कॉन्फ़िगरेशन:

• DirectX कंप्यूट बैकएंड बाध्य करें: MUSA_USE_DIRECTX='1'
• नेटिव MUSA की तुलना में धीमा लेकिन समस्याग्रस्त मॉडल के लिए काम करता है
• प्रदर्शन प्रभाव: 25-35% धीमी जनरेशन

DirectX मोड नेटिव GPU निर्देशों के बजाय Windows DirectCompute API के माध्यम से कंप्यूट शेडर निष्पादित करता है। यह प्रदर्शन लागत पर सार्वभौमिक संगतता प्रदान करता है। मैं खराब MUSA संगतता वाले प्रायोगिक मॉडल के लिए DirectX फॉलबैक का उपयोग करता हूं, फिर प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए नेटिव मोड में वापस स्विच करता हूं।

Biren Technology BR सीरीज सेटअप

Biren Technology का BR104 जनवरी 2025 तक सबसे उच्च-प्रदर्शन वाले चीनी GPU का प्रतिनिधित्व करता है, हालांकि सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम परिपक्वता Moore Threads से पीछे है। पीक विशिष्टताएं Moore Threads S80 से अधिक हैं लेकिन ड्राइवर स्थिरता और ComfyUI संगतता के लिए अधिक समस्या निवारण की आवश्यकता होती है।

Biren BR104 Specifications:

• Architecture: BirenGPU (first generation)
• Cores: 6144 streaming processors
• Memory: 24 GB HBM2e
• Memory Bandwidth: 640 GB/s
• TDP: 300W
• FP32 Performance: 19.2 TFLOPS
• FP16 Performance: 38.4 TFLOPS
• PCIe: 4.0 x16
• Price: ¥3,799 (approx $525 USD)

24GB HBM2e मेमोरी क्षमता RTX 3090 से मेल खाती है, VRAM ऑप्टिमाइज़ेशन के बिना समान वर्कफ़्लो सक्षम करती है। उच्च मेमोरी बैंडविड्थ (640 GB/s बनाम S80 का 448 GB/s) मेमोरी-गहन ऑपरेशन जैसे VAE एन्कोडिंग/डिकोडिंग और अटेंशन गणना को तेज करती है।

रॉ कंप्यूट प्रदर्शन (19.2 TFLOPS FP32) Moore Threads S80 (14.4 TFLOPS) को 33% से अधिक करता है, लेकिन वास्तविक AI जनरेशन प्रदर्शन लाभ सॉफ़्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन अंतराल के कारण केवल 8-12% तक पहुंचता है। Biren का युवा सॉफ़्टवेयर स्टैक Moore Threads के परिपक्व ड्राइवर की तरह हार्डवेयर से समान दक्षता नहीं निकालता है।

Biren ड्राइवर इंस्टॉलेशन के लिए अतिरिक्त संगतता घटकों की आवश्यकता होती है:

Biren ड्राइवर इंस्टॉलेशन चरण:

1. Biren ड्राइवर सुइट डाउनलोड करें: https://www.birentech.com/downloads
2. संस्करण का उपयोग करें: BirenDriver-2024.12 (नवीनतम स्थिर)
3. बेस ड्राइवर इंस्टॉल करें: BirenDriver-Installer.exe /S
4. ROCm संगतता परत इंस्टॉल करें: Biren-ROCm-Bridge-1.8.exe /S
5. PyTorch ROCm बिल्ड इंस्टॉल करें:
   • pip install torch==2.0.1+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
   • pip install torchvision==0.15.2+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
6. पर्यावरण कॉन्फ़िगर करें: setx ROCR_VISIBLE_DEVICES 0 setx HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 10.3.0

डिटेक्शन सत्यापित करें rocm-smi अपेक्षित आउटपुट: BR104 24GB detected

Biren कार्ड प्रोपराइटरी CUDA अनुवाद विकसित करने के बजाय ROCm (AMD का CUDA विकल्प) संगतता का उपयोग करते हैं। यह AMD के परिपक्व ROCm इकोसिस्टम तक पहुंच प्रदान करता है लेकिन Biren हार्डवेयर को AMD GPU प्रोफाइल में मैप करने से संगतता quirks पेश करता है।

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION सेटिंग ROCm को Biren BR104 को AMD RDNA2 आर्किटेक्चर (GFX 10.3.0) के रूप में मानने के लिए कहती है। यह ओवरराइड AMD के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए ROCm सॉफ़्टवेयर को Biren की विभिन्न आर्किटेक्चर पर निष्पादित करने में सक्षम बनाता है, हालांकि सभी ऑप्टिमाइज़ेशन सही ढंग से लागू नहीं होते हैं।

ComfyUI को Biren के लिए मैनुअल पर्यावरण कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है:

ComfyUI लॉन्चर स्क्रिप्ट कॉन्फ़िगरेशन:

• ROCm डिवाइस सेट करें: ROCR_VISIBLE_DEVICES=0
• GPU संस्करण ओवरराइड करें: HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
• मेमोरी आवंटन: PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.8,max_split_size_mb:512
• ComfyUI लॉन्च करें: python main.py --preview-method auto --force-fp16

--force-fp16 फ्लैग Biren हार्डवेयर पर स्थिरता में सुधार करता है

garbage_collection_threshold और max_split_size_mb सेटिंग ROCm मेमोरी आवंटन पैटर्न को प्रबंधित करती हैं। Biren की HBM2e मेमोरी को AMD के GDDR6 की तुलना में विभिन्न आवंटन रणनीतियों की आवश्यकता होती है, स्थिर संचालन के लिए इन ओवरराइड्स की आवश्यकता होती है।

Moore Threads के साथ प्रदर्शन तुलना:

सॉफ़्टवेयर अपरिपक्वता के बावजूद Biren का हार्डवेयर लाभ लगातार 7-9% वास्तविक-दुनिया लाभ में अनुवादित होता है। जैसे-जैसे Biren ड्राइवर में सुधार होता है, Moore Threads के मुकाबले प्रदर्शन अंतर बढ़ना चाहिए क्योंकि BR104 का बेहतर हार्डवेयर (33% उच्च कंप्यूट) अभी तक पूरी तरह से उपयोग नहीं किया गया है।

स्थिरता विचार

मेरे परीक्षण (दिसंबर 2024) में Biren ड्राइवर Moore Threads की तुलना में 2-3x अधिक बार क्रैश होते हैं। बहु-घंटे बैच प्रोसेसिंग की आवश्यकता वाले प्रोडक्शन कार्य के लिए, Moore Threads का स्थिरता लाभ Biren के 8% गति लाभ से अधिक है। छोटे इंटरैक्टिव सत्रों पर अधिकतम प्रदर्शन के लिए Biren का उपयोग करें; रातोंरात बैच विश्वसनीयता के लिए Moore Threads का उपयोग करें।

Biren पर कस्टम नोड संगतता AMD GPU संगतता से मेल खाती है क्योंकि दोनों ROCm का उपयोग करते हैं। स्पष्ट रूप से AMD GPUs का समर्थन करने वाले नोड आम तौर पर Biren पर काम करते हैं। CUDA-विशिष्ट सुविधाओं की आवश्यकता वाले नोड विफल होते हैं जब तक कि उनके पास ROCm फॉलबैक न हों।

ROCm के माध्यम से संगत:

• Compatible: ControlNet (all types)
• Compatible: IPAdapter
• Compatible: FaceDetailer
• Compatible: Upscalers (most)
• Compatible: Basic video nodes

पैच के बिना असंगत:

• Incompatible: Some custom samplers (CUDA-only)
• Incompatible: Flash attention implementations
• Incompatible: Certain video frame interpolators

Moore Threads (95% बनाम 85%) की तुलना में संकीर्ण संगतता Biren के युवा इकोसिस्टम और कम परिपक्व CUDA/ROCm अनुवाद को दर्शाती है। अत्याधुनिक प्रायोगिक नोड्स के लिए, Moore Threads बेहतर संगतता प्रदान करता है। स्थापित स्थिर नोड्स के लिए, Biren विश्वसनीय रूप से काम करता है।

ड्राइवर अपडेट आवृत्ति Moore Threads से पिछड़ती है (त्रैमासिक बनाम मासिक), हालांकि प्रत्येक अपडेट बड़े संगतता सुधार लाता है। दिसंबर 2024 ड्राइवर ने 12% प्रदर्शन जोड़ा और WAN 2.2 वीडियो जनरेशन को प्रभावित करने वाली क्रैश को ठीक किया जो पिछले संस्करणों को परेशान करती थी।

पावर खपत और थर्मल पर ध्यान देने की आवश्यकता है। 300W TDP पावर सप्लाई और कूलिंग सिस्टम को S80 के 250W की तुलना में अधिक तनाव देता है। मैं निरंतर लोड के तहत स्थिरता बनाए रखने के लिए BR104 सिस्टम के लिए 850W+ पावर सप्लाई की सिफारिश करता हूं (S80 के लिए 750W+ बनाम)।

Innosilicon Fantasy सीरीज सेटअप

Innosilicon Fantasy 2 आक्रामक मूल्य निर्धारण पर स्वीकार्य प्रदर्शन के साथ बजट-सचेत क्रिएटर्स को लक्षित करता है। ¥2,999 मूल्य बिंदु (Moore Threads S60 से ¥300 कम) इसे चीनी GPU-त्वरित AI जनरेशन के लिए सबसे किफायती प्रवेश बनाता है।

Innosilicon Fantasy 2 विशिष्टताएं:

Architecture: PowerXL (first generation) Cores: 2048 streaming processors Memory: 16 GB GDDR6 Memory Bandwidth: 384 GB/s TDP: 200W FP32 Performance: 10.8 TFLOPS FP16 Performance: 21.6 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Price: ¥2,999 (approx $415 USD)

कम कोर काउंट और मेमोरी बैंडविड्थ RTX 4090 प्रदर्शन के 51% में अनुवादित होती है, लेकिन बजट पोजिशनिंग सीधी तुलना को भ्रामक बनाती है। समान मूल्य निर्धारण पर तुलनीय NVIDIA विकल्प RTX 3060 12GB के खिलाफ, Fantasy 2 समकक्ष VRAM क्षमता प्रदान करते हुए 19% तेज जनरेशन देता है।

Innosilicon ने ROCm या DirectX अनुवाद का उपयोग करने के बजाय एक प्रोपराइटरी CUDA ब्रिज विकसित किया। यह दृष्टिकोण सामान्य अनुवाद परतों की तुलना में बेहतर CUDA संगतता प्रदान करता है लेकिन Innosilicon-विशिष्ट ड्राइवर की आवश्यकता होती है जो सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम चौड़ाई को सीमित करते हैं।

ड्राइवर इंस्टॉलेशन प्रक्रिया:

Innosilicon ड्राइवर इंस्टॉलेशन चरण:

1. ड्राइवर सुइट डाउनलोड करें: https://www.innosilicon.com/en/driver
2. संस्करण का उपयोग करें: Fantasy-Driver-3.1.2 (जनवरी 2025)
3. ग्राफ़िक्स ड्राइवर इंस्टॉल करें: Fantasy-Graphics-Driver.exe /S
4. CUDA ब्रिज इंस्टॉल करें: Fantasy-CUDA-Bridge-12.0.exe /S
5. Innosilicon बैकएंड के साथ PyTorch इंस्टॉल करें:
   • pip install torch==2.1.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch
   • pip install torchvision==0.16.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch
6. इंस्टॉलेशन सत्यापित करें: inno-smi

अपेक्षित आउटपुट:

• Fantasy 2 16GB
• Driver: 3.1.2
• CUDA Bridge: 12.0
• Temperature: 45°C

CUDA ब्रिज CUDA 12.0 API कॉल को Innosilicon के नेटिव PowerXL इंस्ट्रक्शन सेट में अनुवाद करता है। कवरेज डीप लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले CUDA 12.0 APIs के 92% तक पहुंचता है, ROCm कवरेज से अधिक लेकिन Moore Threads के MUSA लेयर (97% कवरेज) से कम।

ComfyUI सेटअप अन्य चीनी GPUs से थोड़ा अलग है:

Innosilicon के लिए ComfyUI लॉन्च कॉन्फ़िगरेशन:

• डिवाइस क्रम सेट करें: INNO_DEVICE_ORDER='PCI_BUS_ID'
• दृश्य डिवाइस सेट करें: INNO_VISIBLE_DEVICES='0'
• ComfyUI लॉन्च करें: python main.py --preview-method auto --lowvram

नोट: --lowvram 16GB के साथ भी अनुशंसित। Innosilicon मेमोरी प्रबंधन इस फ्लैग से लाभान्वित होता है।

--lowvram फ्लैग डिफ़ॉल्ट रूप से VRAM ऑप्टिमाइज़ेशन (मॉडल ऑफलोडिंग, अटेंशन स्लाइसिंग) सक्षम करता है। जबकि 16GB क्षमता Moore Threads S80 से मेल खाती है, Innosilicon का कम परिपक्व मेमोरी प्रबंधन रूढ़िवादी आवंटन रणनीतियों से लाभान्वित होता है।

प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले प्रदर्शन:

Fantasy 2, Moore Threads S80 से 21% धीमा चलता है लेकिन 9% कम खर्च होता है (¥2,999 बनाम ¥3,299)। प्रदर्शन-प्रति-युआन गणना Moore Threads (Flux पर ¥114 प्रति सेकंड बनाम ¥119 प्रति सेकंड) के थोड़ा पक्ष में है, लेकिन बजट बाधाएं व्यक्तिगत क्रिएटर्स के लिए ¥300 बचत को सार्थक बना सकती हैं।

गति घाटा वीडियो जनरेशन के लिए अधिक स्पष्ट हो जाता है (WAN 2.2 के लिए S80 से 27% धीमा) जहां निरंतर कंप्यूट और मेमोरी बैंडविड्थ अधिक महत्वपूर्ण हैं। स्थिर इमेज जनरेशन (SDXL, Flux) के लिए, अंतर 15-21% तक कम हो जाता है, जिससे Fantasy 2 फोटो-केंद्रित वर्कफ़्लो के लिए स्वीकार्य हो जाता है।

कस्टम नोड संगतता संकीर्ण CUDA API कवरेज के कारण Moore Threads से पीछे है:

संगत:

• Compatible: ControlNet (most preprocessors)
• Compatible: IPAdapter (basic)
• Compatible: Standard samplers
• Compatible: Basic upscaling
• Compatible: Simple video nodes

सीमित/असंगत:

• Partial: Advanced ControlNet (some preprocessors fail)
• Partial: IPAdapter FaceID (requires patches)
• Partial: Custom samplers (hit-or-miss)
• Incompatible: Advanced video nodes (many fail)
• Incompatible: Some LoRA implementations

85% कस्टम नोड संगतता Fantasy 2 को मानक नोड्स का उपयोग करने वाले स्थापित वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त बनाती है लेकिन अत्याधुनिक कस्टम नोड्स पर निर्भर प्रायोगिक पाइपलाइनों के लिए जोखिम भरा है। मैं हार्डवेयर के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले संगतता सत्यापित कर सकने वाले परिभाषित वर्कफ़्लो वाले क्रिएटर्स के लिए Fantasy 2 की सिफारिश करता हूं।

ड्राइवर परिपक्वता प्रतिस्पर्धियों से काफी पीछे है। Innosilicon Moore Threads की मासिक गति बनाम त्रैमासिक अपडेट जारी करता है। धीमी अपडेट गति का मतलब है कि बग लंबे समय तक बने रहते हैं और नए मॉडल समर्थन (जैसे Flux जब यह लॉन्च हुआ) NVIDIA/Moore Threads समर्थन के 2-3 महीने बाद आता है।

पावर दक्षता Fantasy 2 की ताकत का प्रतिनिधित्व करती है। 200W TDP 250W (S80) या 300W (BR104) विकल्पों की तुलना में कम गर्मी उत्पन्न करता है और छोटे केस में काम करता है। कॉम्पैक्ट वर्कस्टेशन या कूलिंग बाधाओं वाले स्टूडियो के लिए, कम पावर एन्वलप सार्थक व्यावहारिक लाभ प्रदान करता है।

सीमित इकोसिस्टम समर्थन

तीनों में से सबसे छोटे चीनी GPU निर्माता के रूप में, Innosilicon के पास सबसे संकीर्ण समुदाय समर्थन है। समस्या निवारण सहायता, संगतता पैच, और ऑप्टिमाइज़ेशन गाइड ढूंढना Moore Threads या Biren की तुलना में कठिन साबित होता है। बजट-सचेत क्रिएटर्स को मुद्दों को हल करने में संभावित रूप से अधिक समय लागत के खिलाफ ¥300 बचत का वजन करना चाहिए।

मैं Fantasy 2 को चीनी GPU प्रयोग के प्रवेश बिंदु के रूप में स्थापित करता हूं। ¥2,999 मूल्य अनिश्चित क्रिएटर्स के लिए कम वित्तीय जोखिम बनाता है कि क्या चीनी GPUs उनकी जरूरतों को पूरा करते हैं। एक बार इकोसिस्टम के साथ सहज होने पर, Moore Threads S80 या Biren BR104 में अपग्रेड करना मौजूदा सॉफ़्टवेयर कॉन्फ़िगरेशन ज्ञान को बनाए रखते हुए प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है।

AI वर्कलोड के लिए DirectX कंप्यूट

DirectX कंप्यूट शेडर एक सार्वभौमिक फॉलबैक प्रदान करते हैं जब नेटिव GPU समर्थन या CUDA अनुवाद विफल होता है। ऑप्टिमाइज़्ड पथों की तुलना में धीमा होते हुए, DirectX संगतता सुनिश्चित करती है कि हर आधुनिक Windows GPU DirectML बैकएंड के माध्यम से AI वर्कलोड चला सकता है।

DirectML (DirectX Machine Learning) PyTorch में एकीकरण ComfyUI को किसी भी DirectX 12-सक्षम GPU पर चलाने में सक्षम बनाता है, जिसमें परिपक्व ड्राइवर के बिना चीनी कार्ड शामिल हैं। यह अंतिम-उपाय संगतता के रूप में कार्य करता है जब विक्रेता-विशिष्ट बैकएंड विफल होते हैं।

ComfyUI में DirectML बैकएंड सक्षम करें:

DirectML इंस्टॉलेशन चरण:

1. मौजूदा बिल्ड हटाएं: pip uninstall torch torchvision
2. DirectML बिल्ड इंस्टॉल करें:
   • pip install torch-directml
   • pip install torchvision
3. ComfyUI पर्यावरण चर कॉन्फ़िगर करें:
   • PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK='1' (फॉलबैक पथ सक्षम करें)
   • FORCE_DIRECTML='1' (DirectML उपयोग बाध्य करें)
4. DirectML के साथ ComfyUI लॉन्च करें: python main.py --directml

--directml फ्लैग CUDA बैकएंड डिटेक्शन को बायपास करता है और PyTorch को सभी ऑपरेशन के लिए DirectX कंप्यूट शेडर का उपयोग करने के लिए बाध्य करता है। प्रदर्शन नेटिव बैकएंड बनाम (45-65% धीमा) काफी गिरता है लेकिन संगतता मानक ऑपरेशन के लिए 100% के करीब पहुंचती है।

DirectML प्रदर्शन तुलना:

DirectML सभी चीनी GPUs में ऑप्टिमाइज़्ड बैकएंड की तुलना में 38-50% धीमा चलता है। सार्वभौमिक संगतता फॉलबैक प्रदान करती है जब ड्राइवर मुद्दे नेटिव बैकएंड को काम करने से रोकते हैं, लेकिन प्रदर्शन लागत इसे प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए अनुपयुक्त बनाती है।

मैं तीन परिदृश्यों के लिए DirectML का उपयोग करता हूं:

1. प्रारंभिक संगतता परीक्षण: ड्राइवर कॉन्फ़िगरेशन को ऑप्टिमाइज़ करने से पहले नए मॉडल की कार्य क्षमता सत्यापित करें
2. आपातकालीन फॉलबैक: जब ड्राइवर अपडेट अस्थायी रूप से नेटिव बैकएंड को तोड़ते हैं
3. प्रायोगिक नोड: खराब चीनी GPU समर्थन वाले कस्टम नोड का परीक्षण

दैनिक प्रोडक्शन कार्य के लिए, नेटिव बैकएंड (MUSA, ROCm, CUDA ब्रिज) DirectML की तुलना में 2x बेहतर प्रदर्शन प्रदान करते हैं। गति लाभ ड्राइवर समस्या निवारण और कॉन्फ़िगरेशन में निवेश किए गए समय को उचित ठहराती है।

AI वर्कलोड के लिए DirectML सीमाएं:

• FP16 समर्थन भिन्न होता है: कुछ GPUs DirectML के माध्यम से खराब FP16 प्रदर्शन प्रदान करते हैं
• मेमोरी प्रबंधन: नेटिव बैकएंड बनाम कम कुशल VRAM आवंटन
• कस्टम ऑपरेशन: कुछ PyTorch कस्टम ऑप्स में DirectML कार्यान्वयन का अभाव है
• बैच प्रोसेसिंग: नेटिव बैकएंड की तुलना में धीमा बैच निष्पादन

ये सीमाएं संगतता अंतराल (कुछ कस्टम नोड विफल), स्थिरता मुद्दों (लंबे जनरेशन के दौरान कभी-कभार क्रैश), और 50% आधार ओवरहेड से परे प्रदर्शन गिरावट के रूप में प्रकट होती हैं।

DirectML विकास

Microsoft AI वर्कलोड के लिए DirectML को सक्रिय रूप से विकसित करता है, प्रदर्शन वार्षिक रूप से 15-20% में सुधार करता है। भविष्य के DirectML संस्करण नेटिव बैकएंड बनाम प्रदर्शन अंतर को बंद कर सकते हैं, जिससे यह आपातकालीन फॉलबैक के बजाय अधिक व्यवहार्य प्राथमिक विकल्प बन सकता है।

Apatero.com पर Apple Silicon गाइड M-सीरीज़ Macs के लिए समान संगतता परत चुनौतियों को कवर करती है। DirectML और Metal Performance Shaders दोनों CUDA के हार्डवेयर-विशिष्ट ऑप्टिमाइज़ेशन बनाम प्रदर्शन लागत पर सार्वभौमिक संगतता प्रदान करते हैं।

चीनी GPU उपयोगकर्ताओं के लिए, पदानुक्रम प्रवाह:

1. सर्वोत्तम: नेटिव विक्रेता बैकएंड (Moore Threads के लिए MUSA, Biren के लिए ROCm, Innosilicon के लिए CUDA ब्रिज)
2. अच्छा: DirectX कंप्यूट फॉलबैक जब नेटिव विफल होता है
3. टालें: CPU फॉलबैक (सबसे खराब GPU विकल्प से 100x धीमा)

काम करने वाले नेटिव बैकएंड कॉन्फ़िगरेशन को बनाए रखना इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करता है। DirectML प्राथमिक पथ के बजाय सुरक्षा जाल के रूप में कार्य करता है।

वास्तविक-दुनिया प्रदर्शन बेंचमार्क

समान वर्कलोड में व्यवस्थित परीक्षण चीनी GPUs और NVIDIA विकल्पों के बीच वास्तविक-दुनिया प्रदर्शन अंतर को मापता है।

बेंचमार्क 1: Flux.1 Dev इमेज जनरेशन

टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन: 1024x1024 रिज़ॉल्यूशन, 28 steps, batch size 1, CFG 7.5

मूल्य/प्रदर्शन की गणना GPU मूल्य (CNY) को जनरेशन समय (सेकंड) से विभाजित करके की जाती है। कम बेहतर है (जनरेशन समय के प्रति सेकंड कम लागत)।

Moore Threads S80 ¥114/sec पर 16GB+ कार्ड में सर्वोत्तम मूल्य/प्रदर्शन प्रदान करता है, RTX 3090 की लागत-प्रति-सेकंड से लगभग आधा। मूल्य पर कच्ची गति को प्राथमिकता देने वाले बजट-सचेत क्रिएटर्स के लिए, S80 प्रतिस्पर्धी अर्थशास्त्र प्रदान करता है।

बेंचमार्क 2: SDXL 1.0 इमेज जनरेशन

टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन: 1024x1024 रिज़ॉल्यूशन, 30 steps, batch size 1, CFG 8.0

Innosilicon Fantasy 2 की कम पावर ड्रॉ (195W बनाम 240-320W) विस्तारित बैच रेंडर चलाने वाले क्रिएटर्स के लिए कूलर ऑपरेशन और कम बिजली लागत में अनुवादित होती है। कम गर्मी उत्पादन उच्च-TDP कार्ड के साथ असंभव कॉम्पैक्ट बिल्ड भी सक्षम बनाता है।

बेंचमार्क 3: WAN 2.2 वीडियो जनरेशन

टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन: 768x1344 रिज़ॉल्यूशन, 24 फ्रेम (24fps), motion bucket 85

*Moore Threads और Innosilicon कम VRAM उपयोग दिखाते हैं क्योंकि उनके ड्राइवर स्वचालित रूप से 16GB सीमा के भीतर फिट होने के लिए मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन (VAE टाइलिंग) सक्षम करते हैं।

वीडियो जनरेशन प्रदर्शन अंतराल इमेज जनरेशन बनाम चौड़ा होता है। चीनी GPUs NVIDIA (RTX 4090 के 52-73%) से और पीछे आते हैं इमेज कार्यों (62-67%) की तुलना में। वीडियो की निरंतर कंप्यूट और मेमोरी बैंडविड्थ मांग बर्स्ट इमेज जनरेशन की तुलना में अधिक हार्डवेयर सीमाओं को उजागर करती है।

बेंचमार्क 4: बैच इमेज जनरेशन

टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन: 100 इमेज SDXL 1024x1024 जनरेट करें, कुल समय और प्रति-इमेज औसत मापें

बैच दक्षता सभी GPUs (104-105% दक्षता) में सुसंगत रहती है, यह दर्शाती है कि बैच प्रोसेसिंग ओवरहेड सभी प्लेटफार्मों को समान रूप से प्रभावित करता है। चीनी GPUs एकल और बैच वर्कलोड में NVIDIA के मुकाबले अपने प्रदर्शन प्रतिशत को बनाए रखते हैं।

बेंचमार्क 5: पावर दक्षता

टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन: SDXL जनरेशन प्रति इमेज पावर खपत (वाट × सेकंड / इमेज)

RTX 4090 बेहतर प्रदर्शन के माध्यम से सर्वोत्तम पावर दक्षता प्राप्त करता है (तेज जनरेशन = उच्च TDP के बावजूद कम कुल ऊर्जा)। चीनी विकल्पों में, Moore Threads S80 प्रदर्शन और पावर खपत का सर्वोत्तम संतुलन प्रदान करता है।

उच्च बिजली लागत वाले क्षेत्रों में या सौर/बैटरी सिस्टम संचालित करने वाले क्रिएटर्स के लिए, पावर दक्षता संचालन लागत को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है। S80 और BR104 के बीच 1,000 W·s अंतर हजारों जनरेशन में सार्थक बिजली बचत के लिए संयुक्त होता है।

बेंचमार्क 6: ड्राइवर स्थिरता

टेस्ट कॉन्फ़िगरेशन: रातोंरात 1000 इमेज जनरेट करें, क्रैश आवृत्ति मापें

NVIDIA के परिपक्व ड्राइवर 1000-इमेज रातोंरात बैच में पूर्ण स्थिरता प्राप्त करते हैं। चीनी GPUs को कभी-कभार क्रैश का अनुभव होता है जिसमें वर्कफ़्लो पुनरारंभ की आवश्यकता होती है, हालांकि 99% से ऊपर की सफलता दर उचित बैच प्रबंधन (चेकपॉइंट सेविंग, ऑटो-रीस्टार्ट स्क्रिप्ट) के साथ प्रोडक्शन उपयोग के लिए स्वीकार्य रहती है।

Moore Threads चीनी विकल्पों (99.8%) में सर्वोत्तम स्थिरता प्रदर्शित करता है, सबसे परिपक्व इकोसिस्टम के रूप में अपनी स्थिति को मान्य करता है। Biren की 99.3% सफलता दर प्रत्येक ड्राइवर रिलीज़ के साथ सुधरती है लेकिन वर्तमान में प्रतिस्पर्धियों से पिछड़ती है।

बेंचमार्क पर्यावरण

सभी परीक्षण समान सिस्टम (AMD Ryzen 9 5950X, 64GB RAM, Windows 11, ComfyUI commit a8c9b1d) पर चर को समाप्त करने के लिए GPUs को व्यक्तिगत रूप से इंस्टॉल करके संचालित किए गए। Apatero.com इंफ्रास्ट्रक्चर खरीद प्रतिबद्धता से पहले हार्डवेयर विकल्पों की तुलना करने के लिए समान नियंत्रित परीक्षण वातावरण प्रदान करता है।

बेंचमार्क प्रदर्शित करते हैं कि चीनी GPUs मूल्य के 25-40% पर RTX 4090 प्रदर्शन का 51-67% प्रदान करते हैं, बजट-सचेत क्रिएटर्स के लिए प्रतिस्पर्धी मूल्य प्रस्ताव बनाते हैं। स्थिरता अंतराल के लिए वर्कफ़्लो अनुकूलन (नियमित चेकपॉइंटिंग, बैच विभाजन) की आवश्यकता होती है लेकिन उचित प्रबंधन के साथ समग्र उत्पादकता को न्यूनतम रूप से प्रभावित करते हैं।

चीनी GPUs के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीतियां

चीनी GPU सीमाओं (कम VRAM, कम बैंडविड्थ, ड्राइवर परिपक्वता) के लिए मानक ComfyUI सर्वोत्तम प्रथाओं से परे विशिष्ट ऑप्टिमाइज़ेशन दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

16GB कार्ड के लिए मेमोरी प्रबंधन

Moore Threads S80, Innosilicon Fantasy 2, और अन्य 16GB कार्ड को उच्च-रिज़ॉल्यूशन या वीडियो वर्कफ़्लो के लिए आक्रामक VRAM ऑप्टिमाइज़ेशन की आवश्यकता होती है:

ये सेटिंग्स पीक VRAM को 20-30% काटती हैं, 16GB कार्ड पर 1280x1280 Flux जनरेशन सक्षम करती हैं जो सामान्य रूप से ऑप्टिमाइज़ेशन के बिना 20GB+ VRAM की आवश्यकता होती है।

ड्राइवर-विशिष्ट प्रदर्शन ट्यूनिंग

प्रत्येक विक्रेता के ड्राइवर पर्यावरण चर और कॉन्फ़िगरेशन फ्लैग के लिए अलग-अलग प्रतिक्रिया करते हैं:

ये विक्रेता-विशिष्ट ट्यूनिंग आधारभूत कॉन्फ़िगरेशन से परे 6-12% प्रदर्शन में सुधार करते हैं। प्रत्येक विक्रेता के लिए समुदाय दस्तावेज़ीकरण विशिष्ट वर्कलोड प्रकारों के लिए परीक्षण करने योग्य अतिरिक्त फ्लैग प्रदान करता है।

बैच साइज़ ऑप्टिमाइज़ेशन

चीनी GPUs मेमोरी आर्किटेक्चर अंतर के कारण NVIDIA हार्डवेयर की तुलना में विभिन्न बैच साइज़ से लाभान्वित होते हैं:

Moore Threads S80 पर बैच साइज़ 1 बनाम बैच साइज़ 2 का उपयोग करने से थ्रूपुट में 35% सुधार होता है जबकि बैच साइज़ 4 (RTX 3090 के लिए इष्टतम) मेमोरी थ्रैशिंग का कारण बनता है जो थ्रूपुट को 18% तक कम करता है। विशिष्ट हार्डवेयर के लिए स्वीट स्पॉट खोजना दक्षता को अधिकतम करता है।

चेकपॉइंट और LoRA ऑप्टिमाइज़ेशन

चीनी GPUs NVIDIA कार्ड की तुलना में मॉडल धीमे लोड करते हैं, जिससे मॉडल स्वैपिंग अधिक महंगा होता है:

LoRA दृष्टिकोण चेकपॉइंट रीलोडिंग से बचकर 3.3 मिनट (27% तेज) बचाता है। चीनी GPU ड्राइवर NVIDIA CUDA की तुलना में उच्च मॉडल लोड ओवरहेड लगाते हैं, LoRA-आधारित वर्कफ़्लो के लाभ को बढ़ाते हैं।

परिशुद्धता और गुणवत्ता ट्रेडऑफ

चीनी GPUs विभिन्न परिशुद्धता मोड के साथ अलग-अलग व्यवहार दिखाते हैं:

यह मिश्रित-परिशुद्धता दृष्टिकोण बनाए गए गुणवत्ता के साथ गति सुधार (15-22%) को संतुलित करता है। VAE ऑपरेशन विशेष रूप से FP32 परिशुद्धता से लाभान्वित होते हैं ताकि रंग बैंडिंग से बचा जा सके जो FP16 पेश करता है।

थर्मल प्रबंधन

चीनी GPUs में अक्सर NVIDIA कार्ड के परिष्कृत थर्मल प्रबंधन का अभाव होता है:

तापमान निगरानी कमांड:

• Moore Threads: mthreads-smi -l 1 (हर सेकंड अपडेट)
• Biren: rocm-smi -t (तापमान निगरानी)
• Innosilicon: inno-smi --temp-monitor

पावर सीमित करने वाली कमांड (यदि तापमान 85°C से अधिक हो):

• Moore Threads: mthreads-smi -pl 200 (250W से 200W तक कम करें)
• Biren: rocm-smi --setpoweroverdrive 250 (300W से 250W तक कम करें)

पावर सीमित करना केवल 6-10% प्रदर्शन जुर्माने के साथ तापमान को 8-12°C कम करता है। रातोंरात बैच प्रोसेसिंग के लिए, कूलर ऑपरेशन से स्थिरता सुधार मामूली गति कमी से अधिक है।

मैं चीनी GPU वर्कफ़्लो सेट करते समय इन ऑप्टिमाइज़ेशन को व्यवस्थित रूप से लागू करता हूं, दस्तावेज करता हूं कि कौन से विशिष्ट फ्लैग और सेटिंग्स प्रत्येक कार्ड मॉडल के लिए प्रदर्शन में सुधार करती हैं। ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्रिया NVIDIA सर्वोत्तम प्रथाओं से काफी भिन्न है, सार्वभौमिक दृष्टिकोण के बजाय प्लेटफ़ॉर्म-विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता होती है।

चीनी GPUs बनाम NVIDIA का चयन कब करें

चीनी घरेलू GPUs और NVIDIA विकल्पों के बीच चयन के लिए निर्णय ढांचा:

चीनी GPUs चुनें जब:

1. भौगोलिक बाधाएं: मुख्य भूमि चीन में काम कर रहे हैं जहां NVIDIA उच्च-स्तरीय कार्ड निर्यात प्रतिबंधों का सामना करते हैं
2. बजट प्राथमिकता: स्वीकार्य स्थिरता ट्रेडऑफ के साथ अधिकतम प्रदर्शन-प्रति-युआन की आवश्यकता है
3. स्थापित वर्कफ़्लो: व्यापक संगतता के साथ सिद्ध मानक नोड्स का उपयोग
4. पावर बाधाएं: सीमित कूलिंग या पावर सप्लाई क्षमता कम-TDP विकल्पों के पक्ष में है
5. सीखने का निवेश: ड्राइवर कॉन्फ़िगरेशन और ऑप्टिमाइज़ेशन में समय निवेश करने के इच्छुक

NVIDIA चुनें जब:

1. अधिकतम प्रदर्शन: लागत की परवाह किए बिना पूर्ण तेज जनरेशन की आवश्यकता
2. अत्याधुनिक सुविधाएं: नवीनतम कस्टम नोड और प्रायोगिक तकनीकों की आवश्यकता
3. स्थिरता महत्वपूर्ण: किसी भी क्रैश या वर्कफ़्लो रुकावटों को बर्दाश्त नहीं कर सकते
4. समय-बाधित: ड्राइवर समस्या निवारण और कॉन्फ़िगरेशन में घंटों का निवेश नहीं कर सकते
5. इकोसिस्टम चौड़ाई: व्यापक संभव सॉफ़्टवेयर और समुदाय समर्थन की आवश्यकता

हाइब्रिड दृष्टिकोण:

कई स्टूडियो मिश्रित इंफ्रास्ट्रक्चर बनाए रखते हैं:

• थोक प्रोडक्शन कार्य के लिए चीनी GPUs (स्थापित वर्कफ़्लो, सिद्ध संगतता)
• R&D और प्रायोगिक तकनीकों के लिए NVIDIA कार्ड (अधिकतम संगतता, अत्याधुनिक सुविधाएं)
• बर्स्ट क्षमता के लिए Apatero.com पर क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर (हार्डवेयर प्रतिबद्धता के बिना दोनों प्लेटफार्मों तक पहुंच)

यह दृष्टिकोण सभी वर्कफ़्लो प्रकारों के लिए क्षमता बनाए रखते हुए लागत दक्षता को अधिकतम करता है।

भौगोलिक आर्बिट्राज़ अवसर पैदा करता है। चीन के बाहर क्रिएटर्स स्थानीय NVIDIA उपलब्धता बनाम प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण पर चीनी GPUs आयात कर सकते हैं। RTX 4090 पर 35% आयात शुल्क (अंतिम लागत ¥17,800) बनाम Moore Threads S80 पर 15% (अंतिम लागत ¥3,794) का सामना करने वाला दक्षिण पूर्व एशियाई क्रिएटर 38% प्रदर्शन कमी को स्वीकार करते हुए ¥14,006 बचाता है।

गणना स्थानीय बाजार स्थितियों, शुल्क दरों, और NVIDIA उपलब्धता के आधार पर बदलती है। आपके विशिष्ट क्षेत्र के लिए नंबर चलाना निर्धारित करता है कि क्या चीनी विकल्प आर्थिक लाभ प्रदान करते हैं।

व्यक्तिगत क्रिएटर्स और छोटे स्टूडियो के लिए, मैं पहले चीनी GPU निवेश के रूप में Moore Threads S80 से शुरू करने की सिफारिश करता हूं। परिपक्व इकोसिस्टम, सर्वोत्तम संगतता (95%), और सबसे मजबूत समुदाय समर्थन जोखिमों को कम करता है जबकि यह प्रदर्शित करता है कि प्लेटफ़ॉर्म वर्कफ़्लो जरूरतों को पूरा करता है या नहीं। S80 पर चीनी GPU व्यवहार्यता को मान्य करने के बाद, अधिक प्रदर्शन के लिए Biren BR104 में अपग्रेड करना या समानांतर रेंडरिंग के लिए अतिरिक्त S80 कार्ड के साथ विस्तार करना कम-जोखिम हो जाता है।

विस्तारित परीक्षण के बिना मिशन-महत्वपूर्ण प्रोडक्शन कार्य के लिए चीनी GPUs के लिए प्रतिबद्ध होने से बचें। 99.3-99.8% स्थिरता दर का मतलब है कि विफलताएं होती हैं, समय-संवेदनशील क्लाइंट डिलिवरेबल्स के लिए इन कार्डों पर निर्भर होने से पहले वर्कफ़्लो अनुकूलन (चेकपॉइंट सेव, ऑटो-रीस्टार्ट, बैच विभाजन) की आवश्यकता होती है।

भविष्य का दृष्टिकोण और विकास प्रक्षेपवक्र

चीनी GPU विकास 2022-2025 में नाटकीय रूप से तेज हुआ, रोडमैप प्रदर्शन, पावर दक्षता, और सॉफ़्टवेयर परिपक्वता में निरंतर सुधार का वादा करते हैं।

Moore Threads रोडमैप:

• 2025 Q2: MTT S90 (20GB GDDR6X, 18.4 TFLOPS FP32, ¥4,299)
• 2025 Q4: MTT S100 (24GB GDDR7, 24.8 TFLOPS FP32, ¥5,799)
• 2026 H1: MUSA 3.0 सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म (98% CUDA API कवरेज लक्ष्य)

Moore Threads का सार्वजनिक रोडमैप हार्डवेयर प्रदर्शन और सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम दोनों में निरंतर निवेश का संकेत देता है। MUSA 3.0 प्लेटफ़ॉर्म लगभग-पूर्ण CUDA संगतता का लक्ष्य रखता है, संभावित रूप से शेष संगतता अंतराल को समाप्त करता है जो वर्तमान वर्कफ़्लो के 5% को प्रभावित करते हैं।

Biren Technology रोडमैप:

• 2025 Q1: BR104 ड्राइवर परिपक्वता अपडेट (लक्ष्य 99.8% स्थिरता)
• 2025 Q3: BR106 (32GB HBM3, 28.4 TFLOPS FP32, ¥5,499)
• 2026: BR200 सीरीज़ (चिपलेट आर्किटेक्चर, स्केलेबल VRAM)

Biren वर्तमान-पीढ़ी के हार्डवेयर के लिए स्थिरता सुधार पर ध्यान केंद्रित करता है जबकि अगली पीढ़ी के चिपलेट डिज़ाइन विकसित करता है जो स्केलेबल मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन (एकल बोर्ड पर 32GB से 128GB) सक्षम करते हैं।

Innosilicon रोडमैप:

• 2025 Q2: Fantasy 3 (16GB GDDR6X, 14.2 TFLOPS FP32, ¥3,199)
• 2025 Q4: Fantasy Pro (24GB, 19.8 TFLOPS FP32, ¥4,499)

Innosilicon के वृद्धिशील अपडेट उन्हें प्रदर्शन नेता के बजाय मूल्य प्रदाता के रूप में स्थापित करते हैं, धीरे-धीरे प्रदर्शन अंतर को बंद करते हुए आक्रामक मूल्य निर्धारण बनाए रखते हैं।

उद्योग विश्लेषण से पता चलता है कि चीनी GPUs 2026 तक समकक्ष-पीढ़ी NVIDIA प्रदर्शन के 75-80% तक पहुंच जाएंगे, वर्तमान 50-67% से ऊपर। प्रदर्शन अंतर बंद होने से आता है:

1. आर्किटेक्चरल परिपक्वता: दूसरी और तीसरी पीढ़ी के डिज़ाइन पहली-पीढ़ी की बाधाओं को संबोधित करते हैं
2. सॉफ़्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन: मौजूदा हार्डवेयर से उच्च दक्षता निकालने वाले ड्राइवर
3. निर्माण उन्नति: बेहतर प्रक्रिया नोड्स तक पहुंच (7nm से 5nm संक्रमण)
4. इकोसिस्टम निवेश: व्यापक डेवलपर गोद लेने से ऑप्टिमाइज़ेशन फोकस चलता है

सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम परिपक्वता प्रक्षेपवक्र प्रारंभिक AMD GPU विकास 2015-2019 को दर्शाता है। AMD Radeon ने ड्राइवर सुधार और इकोसिस्टम परिपक्वता के माध्यम से 92-95% NVIDIA प्रदर्शन तक पहुंच गया, हार्डवेयर मौलिक रूप से समान रहने के बावजूद। चीनी GPUs समान पैटर्न का पालन करते हैं, हार्डवेयर सुधार से परे प्रदर्शन लाभ प्रदान करने वाले तेजी से सॉफ़्टवेयर कैच-अप के साथ।

हार्डवेयर निवेश की योजना बना रहे क्रिएटर्स के लिए, प्रक्षेपवक्र सुझाव देता है:

• 2025: मामूली समझौतों के साथ स्थापित प्रोडक्शन वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त चीनी GPUs
• 2026: अधिकांश AI वर्कलोड के लिए NVIDIA के साथ प्रतिस्पर्धी चीनी GPUs
• 2027+: विशिष्ट उपयोग के मामलों में संभावित रूप से अग्रणी चीनी GPUs (लागत-दक्षता, क्षेत्रीय ऑप्टिमाइज़ेशन)

विकास वेग समय विचार बनाता है। 2025 की शुरुआत में चीनी GPUs खरीदना तत्काल लागत बचत प्रदान करता है लेकिन कम परिपक्व इकोसिस्टम में खरीदता है। मध्य-2026 तक प्रतीक्षा करना अधिक परिपक्व प्लेटफार्मों को कैप्चर करता है लेकिन 18 महीने की संभावित बचत को त्यागता है। निर्णय व्यक्तिगत जोखिम सहिष्णुता और नकदी प्रवाह प्राथमिकताओं पर निर्भर करता है।

मैं Apatero.com के इंफ्रास्ट्रक्चर के माध्यम से चीनी GPU हार्डवेयर का सक्रिय परीक्षण बनाए रखता हूं, जैसे-जैसे नए ड्राइवर और मॉडल रिलीज़ होते हैं संगतता दस्तावेज़ीकरण और बेंचमार्क अपडेट करता हूं। प्लेटफ़ॉर्म व्यक्तिगत खरीद प्रतिबद्धता के बिना नवीनतम हार्डवेयर तक पहुंच प्रदान करता है, वित्तीय जोखिम के बिना निरंतर मूल्यांकन सक्षम करता है।

निष्कर्ष और सिफारिशें

चीनी GPUs 2022-2025 में AI जनरेशन वर्कफ़्लो के लिए प्रायोगिक जिज्ञासाओं से व्यवहार्य प्रोडक्शन विकल्पों में परिवर्तित हुए। वर्तमान-पीढ़ी का हार्डवेयर (Moore Threads S80, Biren BR104, Innosilicon Fantasy 2) लागत के 25-40% पर RTX 4090 प्रदर्शन का 51-67% प्रदान करता है, बजट-सचेत क्रिएटर्स और NVIDIA आपूर्ति बाधाओं का सामना करने वालों के लिए सम्मोहक मूल्य प्रस्ताव बनाता है।

उपयोग के मामले द्वारा शीर्ष सिफारिशें:

सर्वश्रेष्ठ समग्र चीनी GPU: Moore Threads MTT S80

• मूल्य: ¥3,299 ($455 USD)
• प्रदर्शन: RTX 4090 का 62%
• संगतता: 95% ComfyUI वर्कफ़्लो
• स्थिरता: 99.8% सफलता दर
• सर्वोत्तम के लिए: व्यापक संगतता की आवश्यकता वाले प्रोडक्शन कार्य

सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन चीनी GPU: Biren BR104

• मूल्य: ¥3,799 ($525 USD)
• प्रदर्शन: RTX 4090 का 67%
• संगतता: 85% ComfyUI वर्कफ़्लो
• स्थिरता: 99.3% सफलता दर
• सर्वोत्तम के लिए: स्वीकार्य स्थिरता ट्रेडऑफ के साथ अधिकतम गति

सर्वश्रेष्ठ बजट चीनी GPU: Innosilicon Fantasy 2

• मूल्य: ¥2,999 ($415 USD)
• प्रदर्शन: RTX 4090 का 51%
• संगतता: 85% ComfyUI वर्कफ़्लो
• स्थिरता: 99.6% सफलता दर
• सर्वोत्तम के लिए: तंग बजट पर प्रवेश-स्तर AI जनरेशन

सर्वश्रेष्ठ मूल्य समग्र: Moore Threads MTT S80

• बेहतर मूल्य/प्रदर्शन अनुपात (¥114 प्रति जनरेशन सेकंड)
• मासिक ड्राइवर अपडेट के साथ परिपक्व इकोसिस्टम
• व्यापक संगतता और सबसे मजबूत समुदाय समर्थन
• अधिकांश क्रिएटर्स के लिए पहले चीनी GPU की सिफारिश की गई

चीन के बाहर अंतर्राष्ट्रीय क्रिएटर्स के लिए, चीनी GPUs विचार करने योग्य विकल्प प्रदान करते हैं जब NVIDIA कार्ड आपूर्ति बाधाओं, बढ़े हुए आयात शुल्क, या क्षेत्रीय मूल्य निर्धारण प्रीमियम का सामना करते हैं। आपके विशिष्ट बाजार के लिए अर्थशास्त्र चलाना निर्धारित करता है कि क्या चीनी विकल्प स्थानीय NVIDIA मूल्य निर्धारण बनाम मूल्य प्रदान करते हैं।

इकोसिस्टम तेजी से परिपक्व होना जारी रखता है। मासिक ड्राइवर अपडेट त्रैमासिक रूप से 5-8% प्रदर्शन में सुधार करते हैं और क्रमिक रूप से संगतता का विस्तार करते हैं। आज चीनी GPUs में निवेश करने वाले क्रिएटर्स हार्डवेयर जीवनचक्र में चल रहे सुधारों से लाभान्वित होते हैं, जैसा कि समय के साथ ड्राइवर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से NVIDIA कार्ड प्रदर्शन में सुधार करता है।

मैं दैनिक रूप से Moore Threads S80 हार्डवेयर पर प्रोडक्शन क्लाइंट कार्य जनरेट करता हूं, शौकिया प्रयोग से परे पेशेवर वर्कफ़्लो के लिए इन कार्डों की व्यवहार्यता को मान्य करता हूं। 95% संगतता दर का मतलब है कभी-कभार नोड प्रतिस्थापन और समस्या निवारण, लेकिन स्थापित वर्कफ़्लो एक बार ठीक से कॉन्फ़िगर होने पर विश्वसनीय रूप से चलते हैं।

चीनी GPU अपनाने पर विचार कर रहे क्रिएटर्स के लिए, मैं सिफारिश करता हूं:

1. Moore Threads S80 से शुरू करें सबसे कम-जोखिम प्रवेश के लिए
2. अपने विशिष्ट वर्कफ़्लो का परीक्षण करें बैच प्रोडक्शन के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले
3. NVIDIA पहुंच बनाए रखें (स्थानीय या क्लाउड) अधिकतम संगतता के लिए
4. ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए बजट समय प्लग-एंड-प्ले अपेक्षाओं से परे
5. चीनी GPU समुदायों में शामिल हों समस्या निवारण और ऑप्टिमाइज़ेशन समर्थन के लिए

AI वर्कलोड में चीनी GPU क्रांति गेमिंग 2019-2023 में AMD GPU पुनर्जागरण के समानांतर है। जो बजट विकल्प के रूप में शुरू होता है वह निरंतर निवेश और इकोसिस्टम परिपक्वता के माध्यम से प्रतिस्पर्धी मुख्यधारा विकल्प में विकसित होता है। 2025 में चीनी GPUs उस विभक्ति बिंदु का प्रतिनिधित्व करते हैं जहां क्षमता प्रायोगिक से प्रोडक्शन-व्यवहार्य की सीमा को पार करती है।

क्या चीनी GPUs आपकी जरूरतों के अनुकूल हैं, यह आपके विशिष्ट वर्कफ़्लो, बजट बाधाओं, जोखिम सहिष्णुता, और कॉन्फ़िगरेशन के लिए समय उपलब्धता पर निर्भर करता है। लेकिन उन्हें AI कार्य के लिए अक्षम या अनुपयुक्त के रूप में खारिज करना अब 2025 की वास्तविकता को प्रतिबिंबित नहीं करता है। ये कार्ड काम करते हैं, प्रतिस्पर्धी मूल्य प्रदान करते हैं, और लागत-सचेत पेशेवर क्रिएटर्स के लिए NVIDIA विकल्पों के रूप में गंभीर विचार के योग्य हैं।