【A卡/ROCm】7900 XTX 跑 voxcpm 避坑指南

[koala]

先看版本区别，再看实测结论

好消息，
╭─ ⚕ Hermes ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    ✅ GPU 加速 VoxCPM 确认成功！
    
    ComfyUI 环境的 PyTorch (ROCm) 成功加载 VoxCPM2 到 7900 XTX GPU（bfloat16）。
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直接调用ComfyUI-VoxCPM 功能可以实现GPU加速，已经切换。

╭─ ⚕ Hermes ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    GPU VoxCPM 结果 🚀
    
    | 操作       | CPU (SSH)       | GPU (ROCm)   | 提速 |
    |------------|-----------------|--------------|------|
    | 模型加载   | ~85s (首次 JIT) | ~8.5s (后续) | 10x  |
    | 短文本生成 | ~30s            | ~8.5s        | 3.5x |
    | 长文本生成 | ~90s            | ~15s         | 6x   |
    
    模型已缓存，后续 pipeline 调用只需每次 ~8-15 秒 GPU 生成。
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是我一开始就没有注意环境问题，我最开始安装的版本是默认的，
PyTorch2.12+cu130，这个版本是找cuda，没有就会用CPU;

正确的做法是新建虚拟环境的时候，要告诉AI，直接装 PyTorch2.5.1+ ROCm6.2 的模式，这个模式才会认7900TXT的GPU ，我一开始也觉得不对，但是不知道哪里不对，锤哥指点之后终于发现了问题，改正了效率大大提升。

[terry]

可以，你可以试下看看Rocm7.2，是不是效果更好点，驱动版本。包可以使用6.3的，7.2的包不完整。