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docs/guide/install/amd_info.md

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+title: amd用户须知
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+# amd用户须知
+
+[amd的windows用户安装教程和启动错误解决方法](https://www.bilibili.com/video/BV1vK421a7Hf)
+
+下面文章均取至[ZLUDA的readme文件](https://github.com/vosen/ZLUDA)，文件经过翻译，原文点击点击高亮文字
+
+# ZLUDA说明
+
+如果系统中同时存在集成的 AMD GPU 和专用的 AMD GPU，则 ZLUDA 使用集成的 GPU。
+
+这是底层 ROCm/HIP 运行时中的一个错误。您可以通过禁用集成 GPU 来解决此问题。
+
+在 Windows 上，我们建议您使用环境变量环境变量（此处有更多内容）或在设备管理器中禁用它。HIP_VISIBLE_DEVICES=1
+
+集成 GPU（经 Radeon 680M 测试）的工作方式有限。一些很少使用的 GPU 操作（abort、printf 等）会挂起或使应用程序崩溃。此外，性能库支持（cuBLAS、cuDNN 等）可能会受到限制，从而导致更复杂的应用程序无法运行。
+
+ZLUDA 可以使用 AMD 服务器 GPU（通过 Instinct MI200 进行测试），但需要注意。
+
+在服务器 GPU 上，ZLUDA 可以编译 CUDA GPU 代码以以下两种模式之一运行：
+
+快速模式，速度更快，但会使异国情调（但正确）的 GPU 代码挂起。
+慢速模式，这应该会使 GPU 代码更稳定，但可能会阻止某些应用程序在 ZLUDA 上运行。
+默认情况下，ZLUDA使用快速模式。这是因为：
+
+性能差异很大，快速模式可以快两倍。
+在多个项目（SPECFEM3D、QUDA、CHroma、MILC、Kokkos、LAMMPS、OpenFOAM、XGBoost、NAMD、LAMMPS）中没有遇到可以跳闸快速模式的代码模式。
+您可以使用环境变量在慢速模式下强制编译。ZLUDA_WAVE64_SLOW_MODE=1
+
+这些都不适用于台式机和集成 GPU（RDNA 系列）
+
+# 注意(第一次启动很慢)
+
+使用ZLUDA的应用程序启动速度很慢。
+
+在第一次启动时，ZLUDA需要为应用程序编译GPU代码。这是一次性成本，编译后的 GPU 代码缓存在 Windows 和 Linux 中或 Linux 上。
+某些应用程序会在使用 GPU 代码时逐渐加载它。如果不希望这样做，您可以尝试设置环境变量。这取决于应用程序的编程方式，但它可能会强制在启动时加载（和编译）所有内核，无论它们是否被使用。%LOCALAPPDATA%$XDG_CACHE_HOME$HOME/.cacheCUDA_MODULE_LOADING=EAGER
+
+运行 ZLUDA 的应用程序可能会产生略有不同的值
+
+首先，ZLUDA忽略了内核中存在的一些浮点非正态和舍入模式信息。其次，对于CUDA中的某些近似（非IEEE 754）NVIDIA浮点运算，ZLUDA盲目使用近似AMD浮点运算。两者可能具有不同的精度。
+
+CUDA 12+
+使用 CUDA 12 构建并使用 Thrust 的应用程序会因 .LLVM ERROR: unsupported libcall legalization
+
+这是一个 ROCm/HIP 错误。目前，使用 CUDA 12 之前版本构建的 CUDA 应用程序效果最好。使用 CUDA 12 和 CUDA 12 之前的推力构建也可能有效。
+
+OptiX的
+ZLUDA 为 Arnold 提供了最低限度的 OptiX 实现。有关详细信息，请参阅 Arnold 部分。
+
+Windows
+防病毒软件将 ZLUDA 标记为恶意软件。
+
+ZLUDA 启动器 （） 使用恶意软件使用的一些技术，但效果很好。 劫持该进程，并将原始 NVIDIA CUDA 库的所有使用重定向为使用 ZLUDA 的 CUDA。zluda.exezluda.exe
+
+不要与使用反作弊的游戏一起使用。ZLUDA 不支持 CUDA 游戏工作负载（PhysX 或 DLSS），反作弊可能会误认为是恶意软件或作弊。zluda.exezluda.exe
+
+启动应用程序时出现以下错误：zluda.exeError: OsError { function: "DetourCreateProcessWithDllsW", error_code: 740, message: "The requested operation requires elevation." }
+
+您正在启动需要管理员权限的应用程序。尝试从管理员命令行启动。zluda.exezluda.exe
+
+ZLUDA 对性能库（cuDNN、cuBLAS、cuSPARSE、cuFFT、OptiX、NCCL）提供有限的支持。目前，此支持仅适用于 Linux，在 Windows 上不可用。
+
+ZLUDA 启动器 （） 不支持 32 位进程。如果应用程序启动 32 位子进程，则 32 位进程及其 64 位子进程都无法使用 ZLUDA。这会影响 SiSoft Sandra。zluda.exea.exea.exea64.exe

docs/guide/install/intel_info.md

@@ -0,0 +1,105 @@
+---
+title: intel用户须知
+---
+# intel用户须知
+
+[intel的windows用户安装教程](https://www.bilibili.com/video/BV1rH4y167hs)
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+下面文章均取至[intel-extension-for-pytorch](https://intel.github.io/intel-extension-for-pytorch/xpu/latest/tutorials/known_issues.html)，文件经过翻译，原文点击点击高亮文字
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+# 故障排除
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+问题：当前平台不支持 FP64 数据类型。
+
+原因：FP64 本身不受英特尔®数据中心 GPU Flex 系列和英特尔®锐炫™ A 系列显卡平台的支持。 如果您在该平台上运行任何 AI 工作负载并收到此错误消息，则表示内核需要不支持的 FP64 指令，并且执行已停止。
+
+问题：运行时错误（如果之前）invalid device pointerimport horovod.torch as hvdimport intel_extension_for_pytorch
+
+原因：英特尔®优化版 Horovod* 使用英特尔®扩展 for PyTorch* 提供的实用程序。不正确的导入顺序导致 Intel® Extension for PyTorch* 在 Intel® 之前卸载 在执行结束时对 Horovod* 进行优化，并触发此错误。
+
+解决方案：在 .import intel_extension_for_pytorchimport horovod.torch as hvd
+
+问题：dpcpp 设备数应大于零。
+
+原因：如果您在 conda 环境中使用 Intel® Extension for PyTorch*，可能会遇到此错误。Conda 还附带了 libstdc++.so 动态库文件，该文件可能与附带的文件冲突 在操作系统中。
+
+解决方案：将操作系统中的文件路径导出到环境变量。libstdc++.soLD_PRELOAD
+
+问题：符号未定义导致。_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI
+
+ImportError: undefined symbol: _ZNK5torch8autograd4Node4nameB5cxx11Ev
+原因：DPC++ 不支持，英特尔® PyTorch* 扩展始终使用 .当 PyTorch* 是 编译用 ._GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0
+
+解决方案：使用支持 .我们建议使用预制车轮 在 [下载服务器]（https:// developer.intel.com/ipex-whl-stable-xpu） 中以避免此问题。export GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1
+
+问题：使用英特尔 MPI 时，AI 模型执行完成后终止错误。
+
+原因：当 AI 模型（例如 RN50 训练）在英特尔 MPI 环境中执行完成时，这是一个随机问题。它不是用户友好的，因为模型执行不优雅地结束。此问题已在 PyTorch* 2.3 （#116312） 中修复。
+
+解决方案：在模型脚本的清理阶段添加，如上所述 在 Distributed Data Parallel 入门中，英特尔®扩展 PyTorch* 扩展模块支持 PyTorch* 2.3 之前。dist.destroy_process_group()
+
+问题：在英特尔®锐炫™ A 系列 GPU 上运行某些 AI 模型时。-997 runtime error
+
+原因：有些实际上是内存不足错误。由于英特尔®锐炫™ A 系列 GPU 的设备内存少于英特尔®数据中心 GPU、Flex 系列 170 和英特尔®数据中心 GPU Max 系列，在其上运行某些 AI 模型可能会触发内存不足错误，并导致它们报告故障，例如最有可能的故障。这是意料之中的。内存使用优化是一项正在进行的工作，以允许英特尔®锐炫™ A 系列 GPU 支持更多 AI 模型。-997 runtime error-997 runtime error
+
+问题：在 WSL2 上，从英特尔®锐炫™ A 系列 GPU 的源代码构建失败，而不会引发任何错误。
+
+原因：您的系统可能没有足够的 RAM，因此调用了 Linux 内核的内存不足杀手。可以通过在 bash （WSL2 终端） 上运行来验证这一点。dmesg
+
+解决方案：如果 OOM 杀手确实终止了生成过程，则可以尝试增加 WSL2 的交换大小，和/或减少与环境并行生成作业的数量 变量（默认情况下，它等于逻辑 CPU 内核数。因此，设置为 1 是一种非常保守的方法，会大大减慢速度）。MAX_JOBSMAX_JOBS
+
+问题：某些工作负载在 WSL2 上一段时间后终止并显示错误。CL_DEVICE_NOT_FOUND
+
+原因：此问题是由于 Windows 上的 TDR 功能造成的。
+
+解决方案：尝试将 Windows 注册表中的 TDRDelay 增加到较大的值，例如 20（默认为 2 秒），然后重新启动。
+
+问题：AI 模型收敛测试（>24 小时）结束后随机错误终止。
+
+原因：当某些 AI 模型收敛测试执行完成时，这是一个随机问题。它不是用户友好的，因为模型执行不优雅地结束。
+
+解决方案：收敛测试结束后终止进程，或者使用检查点将收敛测试分成几个阶段单独执行。
+
+问题：在英特尔®数据中心 GPU Max 系列显卡上执行 LLM 推理工作负载时，存在随机不稳定问题，例如页面错误或原子访问冲突。
+
+原因：LTS 驱动程序 803.29 上报告了此问题。根本原因正在调查中。
+
+解决方案：使用主动滚动稳定释放驱动程序 775.20 或最新驱动程序版本来解决。
+
+库依赖关系
+问题：在没有 oneMKL 的情况下构建面向 PyTorch* 的英特尔®扩展模块时，找不到 oneMKL 库。
+
+原因：当 PyTorch* 是使用 oneMKL 库构建的，而®英特尔 PyTorch* 扩展模块是在没有 MKL 库的情况下构建的，可能会出现此链接器问题。
+
+解决方案：通过设置以下内容来解决问题：
+
+export USE_ONEMKL=OFF
+export MKL_DPCPP_ROOT=${HOME}/intel/oneapi/mkl/latest
+然后全新构建面向 PyTorch* 的英特尔®扩展模块。
+
+问题：未定义的符号：.英特尔 MKL 致命错误：无法加载或“libmkl_vml_def.so.2.mkl_lapack_dspevdlibmkl_vml_avx512.so.2
+
+原因：当英特尔扩展 PyTorch* 是使用 oneMKL 库构建的，而 PyTorch* 不是使用任何 MKL 库构建时®，可能会出现此问题。oneMKL内核可能错误地进入CPU后端 并触发此问题。
+
+解决方案：通过从 conda 安装 oneMKL 库来解决问题：
+
+conda install mkl
+conda install mkl-include
+然后全新构建 PyTorch*。
+
+问题：OSError：：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录。libmkl_intel_lp64.so.2
+
+原因：当系统中存在多个 MKL 库时，使用了错误的 MKL 库。
+
+解决方案：通过以下方式预加载oneMKL：
+
+export LD_PRELOAD=${MKL_DPCPP_ROOT}/lib/intel64/libmkl_intel_lp64.so.2:${MKL_DPCPP_ROOT}/lib/intel64/libmkl_intel_ilp64.so.2:${MKL_DPCPP_ROOT}/lib/intel64/libmkl_gnu_thread.so.2:${MKL_DPCPP_ROOT}/lib/intel64/libmkl_core.so.2:${MKL_DPCPP_ROOT}/lib/intel64/libmkl_sycl.so.2
+如果继续看到其他共享对象文件的类似问题，请在 by 下添加相应的文件。请注意，如果系统上安装了多个 MKL 库，则库的后缀可能会更改（例如从 .1 更改为 .2）。${MKL_DPCPP_ROOT}/lib/intel64/LD_PRELOAD
+
+单元测试
+英特尔®数据中心 GPU Flex 系列 170 上的单元测试失败
+
+以下单元测试在英特尔®数据中心 GPU Flex 系列 170 上失败，但相同的测试用例在英特尔®数据中心 GPU Max 系列上通过。故障的根本原因正在调查中。
+
+test_weight_norm.py::TestNNMethod::test_weight_norm_differnt_type
+

docs/guide/install/nvidia_info.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+title: nvidia用户须知
+---
+# nvidia用户须知
+
+正常使用即可

docs/guide/install/other.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Linux / MacOS平台
+title: 其他平台
 ---
 # Linux/MacOS平台
 以下为其他平台的部署方法。

docs/guide/requirement/index.md

@@ -36,11 +36,11 @@ title: 起步配置推荐
 
 
 ### AMD 核心
-建议 **能使用 ZLUDA** 的显卡，如果您准备购买显卡，并不推荐 AMD 核心的显卡。
+建议 **能使用 ZLUDA** 的显卡(新发布版显卡)，如果您准备购买显卡，并不推荐 AMD 核心的显卡。
 
 
 ### Intel 核心
-暂无，如果您准备购买显卡，并不推荐 Intel 核心的显卡。
+Intel Arc A770，如果您准备购买显卡，并不推荐 Intel 核心的显卡。
 
 
 ### 显存要求
@@ -63,4 +63,4 @@ AMD / Intel：最低 12 GB，建议 16 GB 及以上。
 
 
 ## 网络
-涉及到的部分网站在国内的访问性不佳，建议自备加速工具。
+涉及到的部分网站在国内的访问性不佳，建议自备加速工具[Watt Toolkit](https://steampp.net/)。

mkdocs.yml

@@ -164,17 +164,21 @@ markdown_extensions:
 
 nav:
 - "主页": index.md
-- "绘画指南":
+- "AI绘画部署与使用":
   - guide/index.md
-  - "前期准备":
+  - "需求与准备":
     - guide/requirement/index.md
   - "部署": 
     - guide/install/index.md
-    - "Linux / MacOS 平台": guide/install/other.md
-  - "模型":
+    - "amd用户须知": guide/install/amd_info.md
+    - "nvidia用户须知": guide/install/nvidia_info.md
+    - "intel用户须知": guide/install/intel_info.md
+    - "其他平台": guide/install/other.md
+
+  - "模型指南":
     - guide/model/index.md
     - "模型下载": guide/model/download_model.md
-  - "使用":
+  - "功能使用":
     - guide/use/index.md
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@@ -200,17 +204,17 @@ nav:
     - "内核": sd_launcher/ver_manager/kernel.md
     - "扩展": sd_launcher/ver_manager/extension.md
     - "安装新扩展": sd_launcher/ver_manager/install.md
-  - "其他功能":
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     - "疑难解答": sd_launcher/other/faq.md
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-- "疑难解答": 
+- "使用疑难解答":
     - help/index.md
     - "绘世启动器": help/sd_launcher.md
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