AMD 그래픽카드로 생성형 AI 영상 만들기: NVIDIA가 필요 없다?

AMD 그래픽카드로 생성형 AI 영상 만들기: NVIDIA가 필요 없다?

안녕하세요, 여러분! 오늘은 많은 분들이 궁금해하시는 주제를 가지고 왔습니다. 바로 AMD 그래픽카드로 생성형 AI 영상을 만들 수 있는지에 대한 것인데요. 🎬

NVIDIA 그래픽카드가 AI 분야를 장악하고 있는 지금, AMD로도 멋진 AI 영상을 만들 수 있다면 어떨까요? 가격 대비 성능이 좋은 AMD 카드로 생성형 AI를 돌릴 수 있다면 정말 매력적이지 않을까요?

AMD와 생성형 AI: 가능한 일일까?

결론부터 말씀드리자면, 네! 가능합니다! AMD 그래픽카드를 사용해 텍스트를 입력하고 영상을 생성하는 것이 가능하죠. 물론 몇 가지 조건이 필요합니다.

AMD는 NVIDIA의 CUDA에 대응하는 ROCm이라는 플랫폼을 통해 AI 워크로드를 지원하고 있습니다. 최근 Radeon RX 7000 시리즈와 같은 최신 GPU들은 AI 가속 기능이 강화되어 ModelScopeT2V와 같은 텍스트-비디오 생성 모델을 실행할 수 있게 되었어요.

AMD GPU로 AI 영상 만들기 준비물

시작하기 전에 필요한 것들을 확인해볼까요?

1. ROCm 지원 AMD GPU: Radeon RX 7900 XT, RX 7900 XTX 등의 최신 GPU
2. Linux 환경 (Windows는 WSL2를 통해 가능하지만 조금 복잡해요)
3. 최소 20GB 이상의 GPU 메모리 (권장)

ROCm 지원 GPU 확인하기

모든 AMD 그래픽카드가 ROCm을 지원하는 것은 아닙니다. 아래 표에서 주요 모델들의 지원 여부를 확인해보세요!

GPU 모델 아키텍처 GPU 메모리 ROCm 지원

Radeon RX 7900 XTX	RDNA 3	24GB	✅
Radeon RX 7900 XT	RDNA 3	20GB	✅
Radeon RX 6900 XT	RDNA 2	16GB	⚠️ (제한적)

전체 지원 목록은 ROCm 공식 문서에서 확인할 수 있어요.

설치 과정 단계별 가이드

 

이제 실제로 AMD 그래픽카드로 AI 영상을 만들어볼까요? 아래 단계를 따라가 보세요!

1. ROCm 설치하기

Linux 환경(Ubuntu 22.04 기준)에서 다음 명령어로 ROCm을 설치합니다:

sudo apt-get update
sudo apt-get install rocm

또는 AMDGPU 설치 스크립트를 사용할 수도 있어요:

wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/23.20/ubuntu/jammy/amdgpu-install_23.20.50201-1_all.deb
sudo apt-get install ./amdgpu-install_23.20.50201-1_all.deb
sudo amdgpu-install --usecase=rocm

Windows 사용자는 WSL2를 먼저 설치해야 합니다. Microsoft의 WSL2 설치 가이드를 참고하세요.

2. Python 환경 설정하기

필요한 라이브러리들을 설치합니다:

sudo apt-get install python3-dev
pip install torch==2.0.0+rocm5.4.3 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.3
pip install numpy pillow

3. ModelScope 설치하기

ModelScope는 다양한 AI 모델을 통합적으로 제공하는 라이브러리입니다:

pip install modelscope

4. ModelScopeT2V 모델 다운로드하기

텍스트-비디오 생성 모델을 다운로드합니다:

from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('damo/text-to-video-synthesis', cache_dir='./models')

5. 영상 생성하기

이제 실제로 텍스트를 입력하고 영상을 생성해 봅시다:

from modelscope import pipeline

# 모델 로드
t2v = pipeline('text-to-video-synthesis', model='damo/text-to-video-synthesis')

# 텍스트 프롬프트로 영상 생성
result = t2v('고양이가 잔디 위를 걷는 모습, 사실적인 스타일')

# 영상 저장
import cv2
import numpy as np
frames = result['video']
height, width, _ = frames[0].shape
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, 24, (width, height))
for frame in frames:
    out.write(frame)
out.release()

생성된 영상은 output.mp4 파일로 저장됩니다! 🎉

NVIDIA vs AMD: 생성형 AI에서 어떤 차이가 있을까?

많은 분들이 궁금해하실 NVIDIA와 AMD의 AI 성능 차이에 대해 간략히 살펴볼까요?

• 생태계: NVIDIA는 CUDA와 함께 풍부한 AI 라이브러리와 툴을 제공하는 반면, AMD의 ROCm은 아직 발전 중입니다.
• 성능: 동급 모델 비교 시, NVIDIA가 일반적으로 AI 워크로드에서 더 높은 성능을 보입니다.
• 가격: AMD GPU는 보통 동급 NVIDIA 모델보다 저렴한 가격에 구매할 수 있습니다.
• 호환성: 더 많은 AI 프레임워크가 NVIDIA를 우선 지원하지만, ROCm의 호환성은 계속 개선되고 있습니다.

추가 팁: AMD GPU로 AI 작업하기

AMD GPU로 AI 작업을 할 때 유용한 몇 가지 팁을 알려드릴게요:

1. GPU 인식 확인: hipinfo 명령어로 GPU가 제대로 인식되는지 확인하세요.
2. PyTorch의 GPU 사용 확인: Python에서 torch.device('cuda')를 확인하여 PyTorch가 GPU를 제대로 사용하는지 확인하세요.
3. 성능 모니터링: rocprof 도구를 사용하여 GPU 성능을 모니터링할 수 있습니다.
4. 메모리 관리: 생성형 AI 모델은 큰 메모리를 필요로 하므로, 가능한 한 불필요한 프로세스를 종료하고 GPU 메모리를 확보하세요.

결론: AMD로도 AI의 미래를 만들 수 있다!

비록 NVIDIA가 AI 시장을 주도하고 있지만, AMD GPU로도 충분히 생성형 AI 영상을 만들 수 있다는 것을 확인했습니다. ROCm 플랫폼의 발전과 함께 AMD GPU의 AI 성능도 계속 향상될 것으로 기대됩니다.

특히 가격 대비 성능을 고려할 때, AMD GPU는 생성형 AI에 입문하려는 분들에게 좋은 선택이 될 수 있습니다. 물론 아직 몇 가지 제한점이 있지만, Linux 환경과 적절한 설정만 갖추면 NVIDIA 없이도 멋진 AI 영상을 만들 수 있어요!

여러분도 AMD 그래픽카드로 생성형 AI 영상 제작에 도전해보세요! 🚀