Files
local-transcriber/docs/research-amd-acceleration.md
T
Dmitriy DementievandClaude Opus 4.6 78cd8b42ad docs: исследование ускорения на AMD Radeon/NPU
DirectML заблокирован (missing operator, maintenance mode).
whisper.cpp + Vulkan — основной путь (3-4x на Radeon 780M).
AMD NPU (XDNA 1) — рано, ждём XDNA 2 и зрелый tooling.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-23 16:23:02 +03:00

118 lines
5.9 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# Исследование: ускорение на AMD Radeon / NPU
**Дата**: 2026-03-23
**Железо**: AMD Ryzen 7 8845H, Radeon 780M iGPU (RDNA3, 12 CU), XDNA 1 NPU (16 TOPS)
## Мотивация
Бенчмарк ([benchmark-2026-03-23.md](benchmark-2026-03-23.md)) показал: лучшее качество
даёт CTranslate2 float32/int8_float32, но это 600880с на 15-минутную запись.
OpenVINO fp16 быстрее (240с), но теряет качество на русской речи.
Нужен путь: качество float32 + скорость GPU.
## Вариант 1: DirectML (onnxruntime-directml)
### Вердикт: ❌ НЕ рекомендуется
**Блокирующая проблема**: оператор `DecoderMaskedMultiHeadAttention` не реализован
в DirectML ([Olive#1213](https://github.com/microsoft/Olive/issues/1213), открыт с июня 2024).
Whisper-декодер fallback-ится на CPU — GPU ускоряет только encoder, выигрыш минимален.
**DirectML в maintenance mode** — Microsoft переключился на Windows ML (WinML).
Команда DML расформирована, новых операторов не будет. Фикс маловероятен.
**WinML** (замена DirectML) — GA с сентября 2025, но Python-пакет `onnxruntime-winml`
ещё не доступен. Требует Windows 11 25H2+. Потенциально интересен в будущем.
## Вариант 2: whisper.cpp + Vulkan ✅
### Вердикт: рекомендуется как основной путь
**Почему:**
- Проверен на AMD Radeon 780M — баг softmax ([#2596](https://github.com/ggml-org/whisper.cpp/issues/2596))
исправлен в декабре 2024
- **3–4x ускорение** vs CPU на Radeon 680M (RDNA2), 780M (RDNA3) должен быть не хуже
- Весь pipeline внутри: аудио → mel → encoder → decoder → beam search
- GGUF-модели компактнее ONNX
- Активная разработка, Vulkan-бэкенд зрелый
**Бенчмарки (чужие, похожее железо):**
| GPU | Модель | Результат |
|-----|--------|-----------|
| Radeon 680M (RDNA2) | medium | ~34x быстрее CPU |
| Ryzen 5 4500U (Vega) | medium | 1ч аудио за ~25 мин |
| Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo) | large-v3-turbo | 1ч20м аудио за ~3 мин |
**Память:** Radeon 780M использует системную RAM. whisper-medium в GGUF ≈ 1.5 ГБ —
помещается с запасом.
### Интеграция в проект
Новый бэкенд `backends/whisper_cpp.py`, реализующий Backend Protocol:
```
uv add pywhispercpp # Python-биндинги к whisper.cpp
```
Либо Vulkan-сборка whisper.cpp как subprocess (более надёжно,
но менее удобно для пользователя).
**Зависимость в pyproject.toml:**
```toml
# Опциональная, т.к. требует Vulkan-совместимый GPU
"pywhispercpp>=0.4; sys_platform == 'win32'"
```
Либо через dependency group:
```toml
[dependency-groups]
vulkan = ["pywhispercpp>=0.4"]
```
Тогда установка: `uv sync --group vulkan`
**Открытые вопросы:**
- pywhispercpp собран с Vulkan или нужна своя сборка?
- Качество GGUF-квантизации vs CTranslate2 float32 — нужен бенчмарк
- Формат моделей другой (GGUF vs CTranslate2/OpenVINO) — ещё одно скачивание
## Вариант 3: AMD NPU (XDNA)
### Вердикт: ⏳ рано для XDNA 1, перспективно для XDNA 2
**Что есть:**
- Ryzen AI Software 1.7.0 (февраль 2026) поддерживает 8845H (Hawk Point)
- [AMD LIRA](https://github.com/amd/LIRA) — CLI для ASR на NPU, поддерживает whisper base/small/medium
- [AMD-форк whisper.cpp](https://github.com/amd/whisper.cpp) с NPU-бэкендом
- Pre-квантизированные модели на HuggingFace (`amd/NPU-Whisper-Base-Small`)
**Ограничения на XDNA 1 (8845H):**
- 16 TOPS — в 3 раза слабее XDNA 2 (50 TOPS)
- **Только encoder** на NPU, decoder на CPU — ускорение частичное
- whisper-large-v3 не помещается
- Установка через отдельный installer AMD, не pip/uv
- Форк whisper.cpp не в mainline — риск отставания
**Когда станет интересно:**
- На железе с XDNA 2 (Ryzen AI 300+, 50 TOPS)
- Когда AMD выпустит pip-пакет или upstreamит в whisper.cpp
- Для сценариев, где CPU/GPU заняты другой работой
## Сводка
| Подход | Применимость | Ускорение | Сложность | Стабильность |
|--------|-------------|-----------|-----------|--------------|
| **whisper.cpp + Vulkan** | ✅ высокая | 3–4x vs CPU | низкая | хорошая |
| DirectML (onnxruntime) | ❌ заблокирован | — | — | — |
| AMD NPU (XDNA 1) | ⚠️ ограничен | частичное | высокая | средняя |
| WinML (будущее) | ⏳ не готов | неизвестно | средняя | — |
## Рекомендуемый план
1. **Прототип** whisper.cpp + Vulkan бэкенда (pywhispercpp или subprocess)
2. **Бенчмарк** на том же тестовом файле — сравнить скорость и качество GGUF vs CTranslate2
3. **Решение** о включении в основной проект по результатам бенчмарка
4. NPU — отложить до XDNA 2 или до появления pip-пакета от AMD