目前几大开源的Stable Diffusion平台，更新速度都慢了，一个是没有太多新技术出现，新出的基础模型也都不完整开源了（API调用），能整的功能，也都整得差不多了。然后一群AMD死忠还在等着有一个能有一天小三上位；毕竟现在还被CUDA压得妥妥的。
目前在AMD在Stable Diffusion加速方法主要有四种：
a. 最常用的DirectML, 比较经典的方法，是Microsoft的DirectX 12的库之一，与Microsoft的DirectX架构概念一至，就是在驱动与应用层间加一层，用来避免不同硬件与应用之间的兼容性。实际性能跑下来，在directML方法下，只能发挥AMD显卡的1/3性能。
b. ONNX Runtime, ONNX的方法是，先用AMD架构优势，去算出一个AMD显卡的特有模型，然后对基进行标准封装，使用其它支持ONNX的平台也能用这个模型进行推理。速度是快的，但模型需要在当前的显卡上进行预生成，而且在使用上有很多限制，不如通用的基础模型方便。
c. ONNX Olive, 这是Microsoft也发现了DirectML的天生架构不能满足AMD在AI应用后，为AMD专门推出了基于ONNX的AMD优化版本。速度也是快的，缺点与ONNX Runtime一样。
d. 三个月前ZLUDA重出江湖。ZLUDA的作者，最初是与Intel合作的，在Intel显卡上做了一个接口，可以直接让Nvidia的CUDA应用调用Intel显卡资源，实际性况是效果不错，但Intel这么牛X的企业，怎么可能寄人篱下，本着做大做强的原则，Intel做了OpenVINO, 而且做得很好，与CUDA能打一打的样子，ZLUDA作者就失业了。同时，AMD也看好AI市场，高调地做了ROCm, 想着与CUDA打一打的，但做了很多年很多年，一直问题不断，ZLUDA项目让AMD看到了一个短期的机会，就与ZLUDA合作一下，起嘛能多卖点显卡嘛。然后Nvdia更决定，直接说了，如果其它硬件上用CUDA，我就要走法律程序。于是ZLUDA彻底成为一个开源项目。
ZLUDA宣称可以在CUDA应用上，可实现完整的AMD显卡原生性能，这点我是相信的。但AMD显卡硬件架构本身，与Nvidia还是有很大区别的，所以在CUDA这种量身定制的应用上，即使AMD能跑满性能，还是与Nvidia有差距。
目前stable diffusion的几个主流开源平台，都已经支援ZLUDA，ZLUDA作者也表示，目前处于alpha阶段，也就是说有很多bug，也有很多提高空间，但确实能用。
顺便说一句，很多同学关心的Windows+ROCm+Stable diffusion的进展，pytorch 2.3 已经推出，依然是不支持windows下的ROCm, 所以还是没戏。不管从ZLUDA还是pytorch的反馈来看，他们都指出ROCm for windows 本身还有很多问题。这锅又丢回了AMD。
最后，我自己还有块RX5700xt显卡，希望ROCm能在它有生之年，发挥余热。