GPU para generación de imágenes y vídeo
Los modelos de difusión generan imágenes y vídeo paso a paso, y cada paso ejecuta la red completa. Los modelos de imagen recientes necesitan de 12 a 24 GB de memoria a resolución completa; los modelos de vídeo y el entrenamiento de estilos personalizados necesitan mucho más.
GPU adecuadas para generación de imágenes y vídeo
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| GPU | Memoria | Tipo de memoria | Ancho de banda | Tensor FP16 | Precio/h |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090Ampere | 24 GB | GDDR6X | 936 GB/s | No publicado | desde 0,22 US$ |
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | GDDR6X | 1008 GB/s | No publicado | desde 0,33 US$ |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB | GDDR7 | 1792 GB/s | No publicado | desde 0,69 US$ |
| L40SAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 864 GB/s | 362 TFLOPS | desde 0,79 US$ |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 960 GB/s | No publicado | desde 0,74 US$ |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | GDDR7 | 1792 GB/s | No publicado | desde 1,69 US$ |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2039 GB/s | 312 TFLOPS | desde 1,79 US$ |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3350 GB/s | 989 TFLOPS | desde 2,88 US$ |
Especificaciones del fabricante, por GPU; rendimiento tensorial sin dispersión (sparsity). Los tamaños de modelo son estimaciones prudentes en miles de millones de parámetros, contando el 80 % de la memoria; la longitud de contexto, el tamaño de lote y el framework modifican el límite real. Los precios son la mejor oferta en directo para una GPU por hora, sin impuestos.
Todos los modelos de GPUQué importa para generación de imágenes y vídeo
Memoria para resolución y duración
El uso de memoria crece con la resolución, el tamaño de lote y, en vídeo, el número de fotogramas. Una tarjeta de 24 GB ejecuta la mayoría de los modelos de imagen a resolución completa; la generación de vídeo y los modelos de imagen grandes funcionan con mucha más holgura en GPU de 48 GB a 96 GB.
Velocidad por imagen
Cada paso de eliminación de ruido exige mucho cálculo. Las arquitecturas más recientes y un mayor rendimiento tensorial acortan el tiempo por imagen; para muchas imágenes, varias GPU en paralelo escalan de forma casi lineal.
Entrenar estilos y personajes
Entrenar adaptadores LoRA para un modelo de difusión cabe en una tarjeta de 24 GB; el ajuste fino completo de un modelo de imagen grande o de un modelo de vídeo necesita 48 GB o más por GPU.
Comparar GPU para generación de imágenes y vídeo
GPU para generación de imágenes y vídeo: preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesito para Stable Diffusion o Flux?
Los modelos de imagen recientes funcionan con holgura con 16 a 24 GB a su resolución nativa; las opciones de ahorro de memoria permiten ejecutarlos, más despacio, en tarjetas más pequeñas. Los modelos de difusión de vídeo a menudo necesitan 48 GB o más.
¿RTX 4090 o RTX 5090 para generar imágenes?
La RTX 5090 tiene 32 GB de memoria GDDR7 y unos 1,8 TB/s de ancho de banda, frente a 24 GB y alrededor de 1 TB/s de la RTX 4090: caben modelos y lotes más grandes, y la generación es más rápida.
¿Puedo generar imágenes en una GPU de centro de datos?
Sí. Las GPU A100, H100 y L40S ejecutan bien los modelos de difusión; tienen más sentido para lotes grandes, modelos de vídeo o entrenamiento, donde se aprovecha su memoria.
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Otras cargas de trabajo
- GPU para entrenar grandes modelos de lenguaje
Preentrenamiento y ajuste fino completo en GPU de centro de datos con memoria HBM.
- GPU para el ajuste fino de modelos abiertos
Adaptadores LoRA y QLoRA en una sola GPU, desde 24 GB.
- GPU para inferencia de LLM
Sirva modelos abiertos: qué cabe en memoria y a qué velocidad llegan los tokens.
- GPU para renderizado 3D y efectos visuales
Renderizado con trazado de rayos, efectos visuales y motores en tiempo real.
- GPU para cálculo científico y simulación
Simulación y códigos HPC en GPU de centro de datos con memoria HBM.