ComfyUI for AMD RX 9070XT便携包更新
ComfyUI_Win_portable_RX9070 TRFv0.3-Lite
https://drive.google.com/file/d/1PasVAW889I1uzwtDBcWIP3IoeC-aIogi/view?usp=sharing
更新的轨迹
https://forum.gamer.com.tw/C.php?page=1&bsn=60030&snA=679332&gothis=2554285#2554285
ComfyUI更新到 0.25.0
第一次使用请先点击Update ROCm.bat
安装ROCm 与 PyTorch
https://i.imgur.com/Mcndnz5.png
选择 1. 多架构 ROCm 与 PyTorch (gfx1201)
即可安装最新版本ROCm/TheRock
安装完可以选择
4. 清除 UV 套件快取
接着点击Start.bat会开始加载ComfyUI
跑完后将 http://127.0.0.1:8188 贴到浏览器启动ComfyUI
1.此版本改用 SageAttention 2.2.0
https://github.com/thu-ml/SageAttention/pull/368
这是AMD的工程师jammm
针对RDNA4架构的特殊版本
QK 使用 int8 WMMA，对 PV 使用 fp8 WMMA
使用C++ 配合 AMD 的 HIP 框架来编写底层 Kernel
最近的更新还支援了head_dim 256
https://i.imgur.com/CNynjM0.png
WAN2.2 480X832 81帧 57.45秒
https://i.imgur.com/ACDjIAi.png
WAN2.2 720X1088 81帧 153.03秒
https://i.imgur.com/TOzyPck.png
WAN2.2 720X1280 81帧 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 后端）支持
有些情况跑图如果想要更高的精度
或者SageAttention出问题的情况
可以考虑换用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
安装好ROCm
点击Start.bat启动
https://i.imgur.com/dDXDxuL.png
步骤1~3建议选择1即可
步骤 4: 选择 VRAM 模式
https://i.imgur.com/z8NfqnK.png
系统内存比较小者
可以选择2. 开启动态 VRAM (