스태빌리티 AI, AMD 라데온·라이젠 맞춤형 '스테이블 디퓨전' 공개…최대 3.8배 가속

PC 로컬 환경에서 이미지 생성 AI를 구동할 때 AMD 하드웨어는 엔비디아에 비해 호환성과 속도 면에서 항상 아쉬운 평가를 받아왔습니다. 하지만 이제 그 격차가 눈에 띄게 줄어들 전망입니다.

Stability AI는 AMD와의 엔지니어링 협업을 통해 AMD Radeon GPU 및 Ryzen AI APU에 최적화된 Stable Diffusion ONNX 모델 버전을 공개했습니다.

추론 속도 최대 3.8배 향상

이번에 최적화가 적용된 모델은 핵심 라인업 4종입니다. 최신 플래그십 모델인 Stable Diffusion 3.5 Large와 빠른 생성을 지원하는 SD 3.5 Large Turbo, 그리고 여전히 생태계의 중심인 SDXL 1.0과 SDXL Turbo가 포함되었습니다.

기존 기본 PyTorch 모델과 비교했을 때 성능 향상 폭은 상당합니다. SD 3.5 계열 모델은 추론 속도가 최대 2.6배 빨라졌습니다.

SDXL 1.0과 SDXL Turbo의 경우 기존 대비 최대 3.8배에 달하는 추론 속도 향상을 기록했습니다.

Stability AI는 이번 협업에서 이미지 출력 품질의 저하 없이 추론 성능을 극대화하는 데 집중했으며, 기존의 오픈 라이선스 역시 그대로 유지된다고 밝혔습니다.

개발자부터 일반 사용자까지 바로 활용 가능

해당 모델들은 Hugging Face에 amdgpu 접미사가 붙은 형태로 이미 업로드되어 있습니다.

ONNX Runtime을 지원하는 개발 환경이라면 별도의 복잡한 세팅 없이 즉시 기존 파이프라인에 통합할 수 있습니다.

복잡한 환경 구성이 부담스러운 일반 사용자를 위한 배려도 마련되었습니다. 사용자들은 Amuse 3.0 프로그램을 통해 복잡한 설치 과정 없이 AMD 최적화 모델을 바로 테스트해볼 수 있습니다.

왜 중요한가

로컬 생성 AI 시장은 그동안 엔비디아 CUDA 중심의 소프트웨어 생태계가 사실상 독점해 왔습니다.

이번 조치는 라데온 외장 그래픽을 장착한 데스크톱뿐만 아니라, 라이젠 AI APU가 탑재된 노트북이나 휴대용 UMPC 기기에서도 최신 이미지 생성 모델을 실용적인 속도로 구동할 수 있게 만들었다는 점에서 의미가 큽니다.

네트워크 연결 없이도 로컬 기기에서 빠르고 안전하게 고품질 이미지를 생성할 수 있는 사용자가 크게 늘어난 셈입니다.

하드웨어 제조사가 모델 개발사와 직접 손잡고 기본 환경의 병목을 풀어내는 전략은 AMD의 온디바이스 AI 입지 강화에 매우 똑똑한 접근으로 보입니다.

다만 커뮤니티에서 주로 사용하는 복잡한 LoRA나 파생 워크플로가 이 ONNX 기반 최적화 환경에서 얼마나 유연하게 호환될지는 앞으로 지켜봐야 할 과제입니다.