Cara Menginstal ComfyUI di Fedora Linux dengan Dukungan AMD GPU 2025

Anda memerlukan ComfyUI berjalan di Fedora Linux dengan AMD GPU Anda pada kecepatan penuh. Kabar baiknya adalah Fedora mengemas ROCm 6 secara native, membuat akselerasi AMD GPU jauh lebih mudah dibandingkan di Ubuntu. Dengan konfigurasi ROCm yang tepat dan pengaturan PyTorch, GPU RX 6000 atau 7000 series Anda akan memberikan performa generasi gambar AI berkualitas profesional.

Jawaban Cepat: Instal ComfyUI di Fedora dengan AMD GPU dengan mengatur paket ROCm 6.x, menginstal PyTorch dengan dukungan ROCm, mengkonfigurasi HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION untuk arsitektur GPU Anda, dan menjalankan ComfyUI dalam lingkungan virtual Python dengan dependensi yang tepat.

Anda telah menjalankan ComfyUI di Windows atau menonton video tutorial yang menampilkan pengaturan GPU NVIDIA. AMD Radeon RX 7900 XTX Anda terpasang di sana dengan potensi yang belum dimanfaatkan. Panduan Ubuntu tidak cukup sesuai dengan sistem Fedora Anda. Dokumentasi ROCm resmi menyebutkan dukungan Fedora tetapi kurang detail praktis yang Anda butuhkan.

Linux memberikan performa beban kerja AI yang superior dibandingkan Windows, dan pengemasan ROCm 6 native Fedora menghilangkan sakit kepala konfigurasi repositori yang mengganggu instalasi Ubuntu. Sementara platform seperti Apatero.com menawarkan akses instan tanpa kompleksitas pengaturan, memahami proses instalasi lokal memberi Anda kontrol penuh atas lingkungan generasi AI Anda dan menghilangkan ketergantungan cloud.

Mengapa Anda Harus Menggunakan Fedora untuk Beban Kerja AI AMD GPU?

Sebelum masuk ke perintah instalasi, memahami keunggulan Fedora membantu Anda menghargai mengapa distribusi ini bekerja sangat baik untuk pengaturan AMD GPU.

Integrasi ROCm Native Fedora

Menurut dokumentasi Fedora ROCm 6 Release, Fedora menyertakan paket ROCm 6 di repositori resmi mulai dari Fedora 40. Ini berarti Anda tidak perlu menambahkan repositori AMD eksternal, mengelola kunci GPG, atau khawatir tentang konflik repositori yang mengganggu instalasi Ubuntu.

Driver kernel AMDGPU dikirim dengan kernel Fedora secara otomatis. Tidak diperlukan instalasi driver terpisah. Sistem mengenali AMD GPU Anda segera setelah instalasi, dan driver diperbarui melalui pembaruan sistem normal.

Keunggulan ROCm Fedora:

Ubuntu menerima dukungan dan dokumentasi resmi AMD, tetapi pengemasan Fedora yang efisien sering menghasilkan lebih sedikit masalah instalasi. Trade-off ini sepadan untuk sebagian besar pengguna yang menghargai kesederhanaan daripada dukungan korporat.

Memahami Persyaratan Arsitektur AMD GPU

Arsitektur AMD GPU spesifik Anda menentukan nilai konfigurasi kritis. Kesalahan dalam hal ini menyebabkan pesan error yang samar atau kegagalan deteksi GPU.

Tabel Arsitektur AMD GPU:

Variabel environment HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION memberi tahu ROCm kode arsitektur mana yang akan digunakan. Override ini diperlukan karena binari ROCm yang telah dikompilasi PyTorch tidak mencakup optimisasi untuk setiap varian GPU. Untuk pendekatan gaming dan profesional modern, bandingkan ini dengan menjalankan Flux pada hardware Apple Silicon.

Bagaimana Cara Menginstal ROCm dan Mengkonfigurasi Dukungan AMD GPU?

Proses instalasi terbagi menjadi beberapa fase berbeda. Terburu-buru menyebabkan masalah yang membuang waktu berjam-jam untuk pemecahan masalah nanti.

Menginstal Paket ROCm di Fedora

Buka terminal Anda dan mulai dengan pembaruan sistem. Paket yang ketinggalan zaman menyebabkan konflik dependensi selama instalasi ROCm.

Perbarui sistem Anda sepenuhnya:

sudo dnf update -y

Instal paket ROCm esensial:

sudo dnf install rocm-hip rocm-opencl rocm-opencl-devel rocm-clinfo rocm-smi -y

Paket-paket ini menyediakan runtime ROCm HIP, dukungan OpenCL untuk kompatibilitas, header pengembangan, alat informasi GPU, dan utilitas manajemen sistem. Instalasi memakan waktu 5-10 menit tergantung pada kecepatan koneksi internet Anda.

Verifikasi instalasi ROCm dengan memeriksa perangkat yang tersedia:

rocm-smi

Perintah ini menampilkan informasi AMD GPU Anda termasuk suhu, penggunaan memori, dan kecepatan clock. Jika Anda melihat GPU Anda terdaftar, ROCm terinstal dengan benar. Jika tidak, GPU Anda mungkin tidak memiliki dukungan driver kernel yang tepat.

Mengkonfigurasi Izin Pengguna untuk Akses GPU

Pengguna non-root memerlukan keanggotaan grup tertentu untuk mengakses hardware GPU. Tanpa konfigurasi ini, ComfyUI tidak dapat mendeteksi AMD GPU Anda bahkan dengan ROCm terinstal dengan benar.

Tambahkan pengguna Anda ke grup render dan video:

sudo usermod -a -G render,video $USER

Keluar sepenuhnya dan masuk kembali agar perubahan grup berlaku efektif. Restart terminal sederhana tidak berhasil. Anda memerlukan siklus logout dan login penuh.

Verifikasi keanggotaan grup:

groups

Anda harus melihat render dan video di daftar output. Menurut dokumentasi ROCm resmi, grup-grup ini memberikan izin yang diperlukan untuk akses sumber daya GPU.

Mengatur Variabel Environment Kritis

Buat file konfigurasi ROCm yang dimuat secara otomatis dengan setiap sesi terminal:

nano ~/.bashrc

Tambahkan baris-baris ini di akhir file:

Untuk RX 7000 series (RDNA 3):

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0

export ROCM_PATH=/usr

export HIP_VISIBLE_DEVICES=0

Untuk RX 6000 series (RDNA 2), gunakan ini sebagai gantinya:

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

export ROCM_PATH=/usr

export HIP_VISIBLE_DEVICES=0

Simpan file dan muat ulang konfigurasi shell Anda:

source ~/.bashrc

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION memberi tahu ROCm optimisasi arsitektur mana yang akan digunakan. ROCM_PATH menunjuk ke direktori instalasi. HIP_VISIBLE_DEVICES memilih GPU mana yang akan digunakan jika Anda memiliki beberapa kartu yang terpasang.

Apa Proses untuk Menginstal PyTorch dengan Dukungan ROCm?

PyTorch berfungsi sebagai fondasi untuk ComfyUI dan sebagian besar alat generasi gambar AI. Menginstal versi PyTorch yang benar dengan dukungan ROCm yang tepat sangat penting untuk performa.

Membuat Lingkungan Virtual Python

Lingkungan virtual mengisolasi paket Python dan mencegah konflik di seluruh sistem. Isolasi ini terbukti penting untuk alat AI dengan persyaratan dependensi spesifik.

Instal alat pengembangan Python:

sudo dnf install python3-devel python3-virtualenv git -y

Buat direktori khusus untuk ComfyUI:

mkdir -p ~/AI/ComfyUI

cd ~/AI/ComfyUI

Buat dan aktifkan lingkungan virtual:

python3 -m venv venv

source venv/bin/activate

Prompt terminal Anda berubah untuk menampilkan (venv) yang menunjukkan lingkungan virtual aktif. Semua instalasi paket Python berikutnya masuk ke lingkungan terisolasi ini daripada lokasi di seluruh sistem.

Menginstal PyTorch dengan Dukungan ROCm 6

Menurut panduan instalasi resmi PyTorch, versi PyTorch stabil terbaru mendukung ROCm 6.2 dan yang lebih baru.

Instal PyTorch dengan dukungan ROCm:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2

Instalasi ini memakan waktu 10-15 menit karena mengunduh sekitar 3GB paket. Parameter index-url memberi tahu pip untuk menggunakan build PyTorch khusus ROCm daripada versi CPU-only.

Verifikasi PyTorch mengenali AMD GPU Anda:

python3 -c "import torch; print(f'GPU Available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}')"

Output yang diharapkan menunjukkan:

GPU Available: True

GPU Name: AMD Radeon RX 7900 XTX

Jika GPU Available menampilkan False, variabel environment Anda mungkin salah atau instalasi ROCm memiliki masalah. Periksa kembali nilai HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION sesuai dengan arsitektur GPU Anda. Meskipun pemecahan masalah bisa rumit, platform seperti Apatero.com menghilangkan tantangan konfigurasi ini sepenuhnya dengan menyediakan lingkungan yang telah dikonfigurasi sebelumnya.

Memahami Kompatibilitas Versi ROCm

Wheel ROCm PyTorch menargetkan versi ROCm tertentu. Menggunakan versi yang tidak cocok menyebabkan masalah performa atau kegagalan deteksi GPU.

Kompatibilitas Versi PyTorch dan ROCm:

Selalu gunakan kombinasi stabil terbaru kecuali masalah kompatibilitas spesifik memerlukan versi lebih lama. Rilis yang lebih baru mencakup optimisasi performa dan perbaikan bug yang meningkatkan performa ComfyUI.

Bagaimana Cara Menginstal dan Mengkonfigurasi ComfyUI?

Dengan ROCm dan PyTorch bekerja dengan benar, menginstal ComfyUI menjadi mudah. Prosesnya memerlukan perhatian pada manajemen dependensi.

Mengkloning dan Mengatur ComfyUI

Pastikan lingkungan virtual Anda tetap aktif (venv) ditampilkan di prompt terminal Anda. Jika tidak, jalankan:

source ~/AI/ComfyUI/venv/bin/activate

Kloning repositori ComfyUI:

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

cd ComfyUI

Tinjau file requirements sebelum instalasi:

cat requirements.txt

Requirements.txt default mencakup entri torch, torchvision, dan torchaudio. Karena Anda sudah menginstal paket-paket ini dengan dukungan ROCm, Anda perlu memodifikasi file untuk mencegah penginstalan ulang versi CPU-only.

Edit requirements.txt:

nano requirements.txt

Beri komentar atau hapus baris-baris ini dengan menambahkan hash di awal:

# torch

# torchvision

# torchaudio

Simpan file. Ini mencegah pip menimpa instalasi PyTorch yang telah diaktifkan ROCm dengan versi CPU-only.

Instal dependensi yang tersisa:

pip install -r requirements.txt

Instalasi memakan waktu 5-10 menit dan mencakup paket untuk pemrosesan gambar, manajemen workflow, dan berbagai fungsi utilitas.

Mengunduh File Model Esensial

ComfyUI memerlukan model checkpoint untuk menghasilkan gambar. Tanpa model, antarmuka dimuat tetapi tidak dapat membuat apa pun.

Buat struktur direktori model:

mkdir -p models/checkpoints

mkdir -p models/vae

mkdir -p models/clip

Unduh model starter seperti Stable Diffusion 1.5 atau SDXL. Kunjungi Hugging Face atau Civitai untuk menemukan model. Tempatkan file checkpoint di direktori models/checkpoints.

Misalnya, mengunduh SD 1.5:

cd models/checkpoints

wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

Model ini berfungsi sebagai titik awal yang baik untuk pengujian. Nanti Anda dapat menambahkan model yang lebih canggih seperti SDXL, Flux, atau fine-tune khusus. Untuk workflow khusus Flux, lihat panduan pelatihan Flux LoRA lengkap.

Memulai ComfyUI dengan Akselerasi AMD GPU

Kembali ke direktori utama ComfyUI:

cd ~/AI/ComfyUI/ComfyUI

Luncurkan ComfyUI dengan dukungan AMD GPU:

python main.py --listen

Flag --listen memungkinkan akses dari perangkat lain di jaringan Anda. Untuk akses lokal saja, hilangkan flag ini.

ComfyUI dimulai dan menampilkan pesan startup. Perhatikan indikator keberhasilan deteksi AMD GPU ini:

Total VRAM: 24576 MB

Device: AMD Radeon RX 7900 XTX

Buka browser web Anda dan navigasikan ke:

http://localhost:8188

Antarmuka ComfyUI dimuat dengan workflow default. Muat model checkpoint Anda dari antarmuka dan hasilkan gambar uji untuk memverifikasi semuanya bekerja dengan benar.

Mengoptimalkan Konfigurasi Peluncuran ComfyUI

Buat skrip peluncuran untuk startup yang nyaman dengan pengaturan yang dioptimalkan:

nano ~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

Tambahkan konten ini:

#!/bin/bash

source ~/AI/ComfyUI/venv/bin/activate

cd ~/AI/ComfyUI/ComfyUI

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0

python main.py --listen --preview-method auto --highvram

Buat skrip dapat dieksekusi:

chmod +x ~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

Sekarang mulai ComfyUI kapan saja dengan menjalankan:

~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

Flag --highvram mengoptimalkan manajemen memori untuk GPU dengan VRAM 16GB+. Untuk kartu dengan memori lebih sedikit, ganti dengan flag --normalvram atau --lowvram. Pertimbangkan bahwa Apatero.com menangani semua keputusan optimisasi ini secara otomatis, memberikan performa optimal tanpa konfigurasi manual.

Apa Saja Masalah AMD GPU Umum dan Solusinya?

Bahkan dengan instalasi yang hati-hati, pengaturan AMD GPU menghadapi masalah tertentu. Memahami masalah dan solusi ini menghemat berjam-jam frustrasi.

Masalah GPU Tidak Terdeteksi

Masalah: ComfyUI menampilkan mode CPU-only meskipun instalasi ROCm sudah ada.

Diagnosis: Jalankan tes ini:

python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

Jika ini mengembalikan False, PyTorch tidak dapat melihat GPU Anda.

Solusi:

1. Verifikasi HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION sesuai dengan arsitektur GPU Anda
2. Periksa keanggotaan grup pengguna dengan perintah groups
3. Pastikan Anda telah logout dan login kembali setelah menambahkan grup
4. Konfirmasi paket ROCm terinstal dengan rpm -qa | grep rocm
5. Coba jalankan dengan variabel environment eksplisit:

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

Error Kehabisan Memori

Masalah: ComfyUI crash dengan error CUDA out of memory selama generasi.

Diagnosis: Pantau penggunaan memori GPU:

watch -n 1 rocm-smi

Ini menampilkan penggunaan VRAM real-time saat Anda menghasilkan gambar.

Solusi:

1. Kurangi ukuran batch di workflow Anda menjadi 1
2. Gunakan flag peluncuran --normalvram atau --lowvram
3. Turunkan resolusi gambar untuk pengujian awal
4. Aktifkan attention slicing di pengaturan ComfyUI
5. Tutup aplikasi lain yang menggunakan GPU
6. Pertimbangkan model terkuantisasi yang menggunakan lebih sedikit VRAM

Untuk workflow VRAM tinggi seperti generasi video dengan Wan 2.2, manajemen memori menjadi kritis.

Performa Lambat Dibanding yang Diharapkan

Masalah: Generasi memakan waktu jauh lebih lama daripada yang disarankan benchmark.

Diagnosis: Periksa apakah GPU benar-benar memproses beban kerja:

Jalankan generasi dan pantau utilisasi GPU:

rocm-smi --showuse

Utilisasi GPU harus tetap pada 90-100% selama generasi. Utilisasi rendah menunjukkan masalah konfigurasi.

Solusi:

1. Verifikasi Anda tidak menggunakan mode fallback CPU
2. Periksa bahwa torch.version.hip ada:

python3 -c "import torch; print(torch.version.hip)"

Harus menampilkan versi ROCm seperti 6.2.0

3. Pastikan instalasi PyTorch yang tepat dengan indeks ROCm
4. Perbarui ke paket ROCm terbaru dengan sudo dnf update
5. Coba metode sampling berbeda (beberapa mengoptimalkan lebih baik untuk AMD)

Generasi Gambar Hitam atau Artifact

Masalah: ComfyUI menghasilkan gambar hitam atau artifact parah.

Diagnosis: Ini sering menunjukkan masalah presisi atau mode komputasi.

Solusi:

1. Tambahkan flag peluncuran --force-fp16 untuk presisi campuran
2. Coba flag --disable-xformers untuk menggunakan attention standar
3. Uji dengan model checkpoint berbeda
4. Verifikasi integritas file model (unduh ulang jika diperlukan)
5. Periksa persyaratan VAE khusus model

Beberapa model mengharapkan file VAE tertentu. VAE yang hilang menyebabkan output hitam.

Konflik Versi ROCm

Masalah: Pesan error tentang versi library ROCm yang tidak kompatibel.

Diagnosis: Beberapa versi ROCm terinstal atau pembaruan tidak lengkap.

Solusi:

1. Hapus semua paket ROCm:

sudo dnf remove rocm-*

2. Bersihkan cache paket:

sudo dnf clean all

3. Instal ulang paket ROCm:

sudo dnf install rocm-hip rocm-opencl -y

4. Buat ulang lingkungan virtual dengan instalasi PyTorch baru

Performa Apa yang Dapat Anda Harapkan dari AMD GPU?

Memahami ekspektasi performa realistis membantu Anda mengoptimalkan pengaturan dan mengevaluasi apakah semuanya bekerja dengan benar.

Benchmark RX 7000 Series

Berdasarkan pengujian komunitas dan penggunaan dunia nyata, berikut adalah metrik performa ComfyUI tipikal:

RX 7900 XTX (24GB VRAM):

RX 7900 XT (20GB VRAM):

Performa biasanya 10-15% lebih lambat daripada XTX karena compute unit yang berkurang dan bandwidth memori. Tetap sangat baik untuk pekerjaan profesional.

RX 7800 XT (16GB VRAM):

Menangani SD 1.5 dan SDXL dengan nyaman. Flux Dev bekerja tetapi memerlukan optimisasi. Performa sekitar 60-70% dari RX 7900 XTX.

Benchmark RX 6000 Series

RX 6900 XT (16GB VRAM):

RX 6800 XT (16GB VRAM):

Performa mirip dengan 6900 XT dengan kecepatan 5-10% lebih lambat. Value for money yang sangat baik.

RX 6700 XT (12GB VRAM):

Bekerja dengan baik untuk SD 1.5 dan SDXL. Flux memerlukan manajemen VRAM yang hati-hati. Pertimbangkan model terkuantisasi untuk workflow kompleks.

Benchmark ini mengasumsikan konfigurasi ROCm yang tepat dan flag peluncuran yang dioptimalkan. Performa yang jauh lebih lambat menunjukkan masalah konfigurasi yang memerlukan pemecahan masalah. Sebagai perbandingan, Apatero.com memberikan performa konsisten terlepas dari keterbatasan hardware lokal.

Perbandingan Performa Linux vs Windows

Linux biasanya memberikan performa 15-25% lebih baik daripada Windows untuk beban kerja AI AMD GPU. Keuntungan berasal dari optimisasi ROCm yang lebih baik, overhead driver yang lebih rendah, dan manajemen memori yang lebih efisien.

Keunggulan Performa:

• Overhead sistem yang lebih rendah membebaskan lebih banyak VRAM untuk generasi
• Alokasi memori yang lebih baik mengurangi kegagalan generasi
• Dukungan ROCm native vs DirectML Windows tidak resmi
• Pemuatan model yang lebih cepat dan perpindahan checkpoint
• Sesi generasi yang berjalan lama lebih stabil

Jika Anda dual-boot, menjalankan workflow ComfyUI identik di Linux menunjukkan peningkatan performa yang terukur dibanding instalasi Windows.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Versi Fedora mana yang saya perlukan untuk instalasi ComfyUI AMD GPU?

Anda memerlukan Fedora 40 atau yang lebih baru untuk dukungan ROCm 6 yang tepat. Versi lebih lama tidak memiliki paket yang diperlukan di repositori resmi. Fedora 41 dan yang lebih baru bekerja sempurna dengan langkah instalasi dalam panduan ini. Periksa versi Anda dengan perintah cat /etc/fedora-release sebelum memulai.

Bisakah saya menggunakan AMD GPU lama seperti kartu RX 5000 series atau Vega?

RX 5000 series (RDNA 1) dan arsitektur Vega bekerja tetapi memerlukan nilai HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION yang berbeda dan mungkin memiliki dukungan terbatas. RX 5700 XT memerlukan override 9.0.0. Vega 64 memerlukan 9.0.6. Performa tertinggal jauh di belakang arsitektur RDNA 2 dan 3. Untuk kartu lama, harapkan waktu generasi 2-3x lebih lambat daripada GPU modern.

Apakah saya perlu menginstal driver AMDGPU secara terpisah di Fedora?

Tidak, Fedora menyertakan driver AMDGPU di kernel secara otomatis. Tidak seperti Ubuntu di mana instalasi driver terpisah diperlukan, Fedora menangani ini melalui paket kernel standar. Cukup instal paket runtime ROCm dan konfigurasikan variabel environment seperti yang ditunjukkan dalam panduan ini.

Mengapa instalasi PyTorch memakan waktu lama?

PyTorch dengan dukungan ROCm mengunduh sekitar 3GB paket termasuk library PyTorch lengkap, ekstensi yang dikompilasi ROCm, dan library yang dioptimalkan GPU. Pada koneksi broadband tipikal ini memakan waktu 10-15 menit. Instalasi kemudian mengompilasi beberapa komponen yang menambah 5 menit lagi. Total waktu 15-20 menit adalah normal.

Bisakah saya menjalankan beberapa alat AI selain ComfyUI pada instalasi yang sama?

Ya, instalasi ROCm dan PyTorch Anda mendukung alat AI berbasis PyTorch apa pun termasuk Automatic1111, InvokeAI, Fooocus, dan lainnya. Buat lingkungan virtual terpisah untuk setiap alat untuk mencegah konflik dependensi. Instalasi ROCm di seluruh sistem melayani semua alat sementara lingkungan Python terisolasi menjaga paket tetap terorganisir.

Bagaimana cara memperbarui ComfyUI dan custom node tanpa merusak dukungan AMD GPU?

Perbarui ComfyUI dengan git pull di direktori ComfyUI. Perbarui custom node melalui ComfyUI Manager. Jangan pernah instal ulang PyTorch kecuali benar-benar diperlukan. Jika instalasi custom node mencoba menginstal ulang torch, edit requirements.txt-nya untuk memberi komentar pada dependensi torch sebelum menjalankan pip install, sama seperti yang Anda lakukan untuk ComfyUI pada awalnya.

Apa yang terjadi jika saya mengupgrade Fedora ke versi baru?

Upgrade Fedora biasanya mempertahankan paket ROCm dengan benar. Sebelum mengupgrade, dokumentasikan nilai HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION Anda dan cadangkan lingkungan virtual Anda. Setelah mengupgrade, verifikasi paket ROCm dengan rpm -qa | grep rocm dan uji deteksi GPU PyTorch. Kadang-kadang Anda mungkin perlu menginstal ulang paket ROCm setelah upgrade versi utama Fedora.

Haruskah saya menggunakan container Docker untuk ComfyUI di Fedora dengan AMD GPU?

Docker menambahkan kompleksitas untuk passthrough AMD GPU di Linux. Instalasi langsung seperti yang ditunjukkan dalam panduan ini memberikan performa lebih baik dan pemecahan masalah lebih mudah. Docker masuk akal untuk deployment produksi atau saat menjalankan beberapa instance terisolasi, tetapi untuk penggunaan desktop, instalasi native bekerja lebih baik. Dukungan AMD GPU Docker tertinggal di belakang kematangan container toolkit NVIDIA.

Berapa banyak VRAM yang benar-benar saya perlukan untuk model AI yang berbeda?

SD 1.5 berjalan dengan nyaman pada VRAM 6GB. SDXL memerlukan 10-12GB untuk operasi yang andal. Flux Dev memerlukan minimal 16GB, 20GB+ direkomendasikan. Generasi video dengan Wan 2 memerlukan 20GB+. Jika GPU Anda memiliki VRAM yang tidak mencukupi, model terkuantisasi dan flag optimisasi membantu, tetapi VRAM yang sangat terbatas menyebabkan kendala yang membuat frustrasi. 16GB mewakili sweet spot untuk pekerjaan AI modern.

Bisakah saya menggunakan CPU AMD dan AMD GPU bersama-sama untuk generasi AI?

ComfyUI menggunakan CPU atau GPU, tidak keduanya secara bersamaan untuk generasi. CPU AMD Anda menangani tugas sistem, manajemen workflow, dan preprocessing, sementara GPU melakukan generasi gambar aktual. Prosesor Ryzen high-end membantu dengan pemuatan model dan batch processing, tetapi kecepatan generasi sepenuhnya tergantung pada performa GPU setelah workflow mulai berjalan.

Langkah Selanjutnya dan Konfigurasi Lanjutan

Anda sekarang memiliki ComfyUI berjalan di Fedora dengan akselerasi AMD GPU penuh. Fondasi ini mendukung kemungkinan kreatif tanpa akhir dan workflow lanjutan.

Mulai bereksperimen dengan model checkpoint berbeda untuk menemukan gaya yang Anda sukai. Jelajahi custom node melalui ComfyUI Manager untuk memperluas fungsionalitas. Pelajari teknik workflow yang memanfaatkan kemampuan AMD GPU Anda secara efektif. Kuasai teknik regional prompting untuk komposisi kompleks.

Pertimbangkan untuk melatih LoRA kustom untuk gaya yang dipersonalisasi menggunakan hardware lokal Anda. Pengaturan ROCm Anda mendukung workflow pelatihan serta generasi. Lingkungan Fedora yang stabil menjadikannya ideal untuk sesi pelatihan panjang yang akan bermasalah di Windows.

Untuk pengguna yang menginginkan hasil langsung tanpa kompleksitas instalasi, platform seperti Apatero.com menawarkan lingkungan yang dikonfigurasi secara profesional dengan akses instan ke model dan optimisasi terbaru. Tetapi memahami proses instalasi lokal memberikan pengetahuan berharga tentang bagaimana alat generasi AI sebenarnya bekerja di tingkat sistem.

Ingat bahwa lanskap generasi gambar AI berkembang dengan cepat. Model baru, versi ROCm yang diperbarui, dan rilis PyTorch yang ditingkatkan membawa peningkatan performa reguler. Tetap aktif di komunitas ComfyUI dan AMD GPU untuk mempelajari tentang teknik optimisasi dan pendekatan pemecahan masalah saat ekosistem berkembang.

Instalasi Fedora Anda dengan dukungan AMD GPU sekarang menyamai atau melampaui performa Windows sambil memberikan kontrol lebih besar atas lingkungan generasi AI Anda. Investasi pengaturan awal terbayar melalui performa konsisten dan ekspandabilitas saat Anda menjelajahi workflow dan teknik ComfyUI yang lebih canggih.