Чушь не несите ) какие полтора часа)
у меня 6900xt ) минуты полторы 2 считает ) любой трек на самых тяжелых моделях )
щас засек , MDX23C-InstVoc D1581 - segment size 800 , overlap 99 )
3 , минуты 40 сек , потратил на разделение 2.5 минутного трека)
Сравнительная таблица скорости (примерные данные 2024–2025 гг.)
| Задача ИИ | RX 6900 XT (примерное время/скорость) | RTX 4080 (примерное время/скорость) | Преимущество RTX 4080 | Технология / Примечания |
|---|
| Общие задачи ИИ (inference) (Stable Diffusion / ComfyUI как прокси) | Хорошая с оптимизацией (ROCm/DirectML), но ниже среднего | Значительно быстрее (итераций/сек на 30–50%+) | 30–50% быстрее | CUDA доминирует. AMD требует специальных сборок. |
| Генерация / обработка видео (Topaz Video AI, Stable Video Diffusion, AnimateDiff, upscaling/FPS) | Сопоставимо в реальных видео (например, 1080p→4K upscale ~2:40 мин) | Быстрее в бенчмарках (до 2× в синтетике), в реале на 5–30% быстрее | 10–50% быстрее (зависит от модели) | CUDA/TensorRT. В Topaz: RTX 4080 Super (близок к 4080) часто выигрывает в NYX/Proteus; реальное видео почти паритет, но NVIDIA стабильнее. |
| Генерация звука (MusicGen, AudioCraft, Tortoise TTS, RVC и т.п.) | Работает через ROCm/DirectML, но медленнее | Значительно быстрее (генерация трека на 20–40%+) | 20–40%+ быстрее | CUDA. PyTorch-модели лучше оптимизированы под NVIDIA; AMD — больше overhead. |
| Разделение аудио на дорожки (stems) (Ultimate Vocal Remover, Demucs, Spleeter) | Возможна работа, но медленнее и с ограничениями | Намного быстрее и стабильнее | 30–60% быстрее (по аналогии с inference) | CUDA (Demucs/UVR). AMD через DirectML/ROCm — хуже совместимость и |
- Выбирайте RTX 4080, если главные задачи — локальная генерация видео/звука и разделение треков. Вы получите выше скорость, меньше головной боли с драйверами/совместимостью и полную поддержку всех популярных инструментов (ComfyUI, UVR, AudioCraft и т.д.).
- RX 6900 XT подойдёт, если бюджет ограничен, вы на Linux и готовы к настройке ROCm (или используете DirectML). Она всё ещё мощная для многих задач благодаря 16 ГБ VRAM, но проигрывает в удобстве и пиковой скорости ИИ.
Ключевые технологии и совместимость
- NVIDIA RTX 4080: CUDA + TensorRT — стандарт де-факто. Почти все инструменты (ComfyUI, Automatic1111, Demucs, Ultimate Vocal Remover, AudioCraft/MusicGen, Stable Video Diffusion и т.д.) работают «из коробки» с максимальной оптимизацией на Windows/Linux. Лучшая производительность и стабильность.
- AMD RX 6900 XT: ROCm (в основном Linux, для RDNA 2 требует хаков вроде HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0; официальная поддержка слабая). На Windows — DirectML или Vulkan (медленнее, меньше функций, возможны проблемы совместимости). Многие популярные ИИ-инструменты работают хуже или требуют дополнительных настроек. Производительность ROCm обычно на 10–30% ниже CUDA в аналогичных задачах.
Вы заморачивались с установкой ROCm драйверов под винду??? Без них даже данные из таблицы этой сильно в худшую сторону будут. В UVR segment size 800 , overlap 99 вроде не предел и не максималки.
Если же обучать свои модели, то там боль будет еще больше, это уже не генерация далеко, лучше даже не пробовать.
24 апреля Ubuntu 26.04 выйдет, вот там поддержка ROCm будет из коробки, а в винде эти костыли настраивать не стоИт )))
Да и на собственном опыте знаю, после зеленых, желания на улиточных красных переходить никакого не будет. Хвалить AMD могут лишь те, кто RTX в руках ни разу в жизни не держал, особенно последних поколений
Да и вообще АМД с их багами и глюками тоже в лидеры выбиваются частенько, то монитор один заморгает, то фпс колбасит, даже не надо такое тут расхваливать, не заслужили они ни чем )) Карточка исключительно для геймеров мамкиных, если на RTX не судьба накопить )))
