GPUs für Bild- und Videogenerierung
Diffusionsmodelle erzeugen Bilder und Videos Schritt für Schritt, und jeder Schritt durchläuft das gesamte Netz. Aktuelle Bildmodelle brauchen in voller Auflösung 12 bis 24 GB Speicher; Videomodelle und das Training eigener Stile brauchen deutlich mehr.
Passende GPUs für Bild- und Videogenerierung
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| GPU | Speicher | Speichertyp | Bandbreite | FP16-Tensor | Preis/Std. |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090Ampere | 24 GB | GDDR6X | 936 GB/s | Nicht veröffentlicht | ab 0,22 $ |
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | GDDR6X | 1.008 GB/s | Nicht veröffentlicht | ab 0,33 $ |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB | GDDR7 | 1.792 GB/s | Nicht veröffentlicht | ab 0,69 $ |
| L40SAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 864 GB/s | 362 TFLOPS | ab 0,79 $ |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 960 GB/s | Nicht veröffentlicht | ab 0,74 $ |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | GDDR7 | 1.792 GB/s | Nicht veröffentlicht | ab 1,69 $ |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2.039 GB/s | 312 TFLOPS | ab 1,79 $ |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3.350 GB/s | 989 TFLOPS | ab 2,88 $ |
Herstellerangaben pro GPU; Tensor-Durchsatz ohne Sparsity. Modellgrößen sind vorsichtige Schätzungen in Milliarden Parametern bei 80 % des Speichers; Kontextlänge, Batchgröße und Framework verändern die tatsächliche Grenze. Die Preise sind das beste Live-Angebot für eine GPU pro Stunde, zzgl. Steuern.
Alle GPU-ModelleWorauf es bei Bild- und Videogenerierung ankommt
Speicher für Auflösung und Länge
Der Speicherbedarf wächst mit Auflösung, Batchgröße und bei Video mit der Zahl der Frames. Eine Karte mit 24 GB führt die meisten Bildmodelle in voller Auflösung aus; Videogenerierung und große Bildmodelle laufen auf GPUs mit 48 bis 96 GB deutlich komfortabler.
Geschwindigkeit pro Bild
Jeder Entrauschungsschritt ist rechenintensiv. Neuere Architekturen und ein höherer Tensor-Durchsatz verkürzen die Zeit pro Bild; bei vielen Bildern skalieren mehrere GPUs parallel nahezu linear.
Stile und Figuren trainieren
Das Training von LoRA-Adaptern für ein Diffusionsmodell passt auf eine Karte mit 24 GB; das vollständige Fine-Tuning eines großen Bildmodells oder eines Videomodells braucht 48 GB oder mehr pro GPU.
GPUs für Bild- und Videogenerierung vergleichen
GPUs für Bild- und Videogenerierung: häufig gestellte Fragen
Wie viel VRAM brauche ich für Stable Diffusion oder Flux?
Aktuelle Bildmodelle laufen in ihrer nativen Auflösung komfortabel mit 16 bis 24 GB; Speicherspar-Optionen lassen kleinere Karten sie langsamer ausführen. Video-Diffusionsmodelle brauchen oft 48 GB oder mehr.
RTX 4090 oder RTX 5090 für die Bildgenerierung?
Die RTX 5090 hat 32 GB GDDR7-Speicher und etwa 1,8 TB/s Bandbreite, gegenüber 24 GB und etwa 1 TB/s bei der RTX 4090: Größere Modelle und Batches passen, und die Generierung ist schneller.
Kann ich auf einer Rechenzentrums-GPU Bilder generieren?
Ja. A100-, H100- und L40S-GPUs führen Diffusionsmodelle gut aus; am sinnvollsten sind sie für große Batches, Videomodelle oder das Training, bei denen ihr Speicher genutzt wird.
Wie miete ich bei EverXCloud eine GPU für Bild- und Videogenerierung?
Erstellen Sie ein Konto, laden Sie Ihr Prepaid-Guthaben in Euro, US-Dollar oder Pfund auf und kaufen Sie dann GPU-Stunden an der Spot-Börse zum besten Angebot, oder geben Sie ein Gesuch zu dem Preis auf, den Sie zu zahlen bereit sind. Die Miete wird stundenweise abgerechnet. Die Preise werden zzgl. Steuern angezeigt, und EverXCloud ist bei jeder Anmietung Verkäufer im eigenen Namen (Merchant of Record).
Am Starttag bereit sein
Erstellen Sie jetzt Ihr Konto: Sie können Ihr Guthaben aufladen und die passende GPU für Ihren Workload mieten, sobald der Markt öffnet.
Sie haben GPU-Server?
Unternehmen können dem EverXCloud Network beitreten und Stunden ihrer GPU-Server an der Spot-Börse verkaufen.
Weitere Einsatzbereiche
- GPUs für das Training großer Sprachmodelle
Pre-Training und vollständiges Fine-Tuning auf Rechenzentrums-GPUs mit HBM-Speicher.
- GPUs für das Fine-Tuning offener Modelle
LoRA- und QLoRA-Adapter auf einer einzigen GPU, ab 24 GB.
- GPUs für LLM-Inferenz
Offene Modelle bereitstellen: was in den Speicher passt und wie schnell die Token kommen.
- GPUs für 3D-Rendering und visuelle Effekte
Raytracing-Rendering, visuelle Effekte und Echtzeit-Engines.
- GPUs für wissenschaftliches Rechnen und Simulation
Simulations- und HPC-Codes auf Rechenzentrums-GPUs mit HBM-Speicher.