GPU untuk pembuatan gambar dan video
Model difusi menghasilkan gambar dan video langkah demi langkah, dengan menjalankan seluruh jaringan di setiap langkah. Model gambar terbaru memerlukan 12 hingga 24 GB memori pada resolusi penuh; model video dan pelatihan gaya khusus memerlukan jauh lebih banyak.
GPU yang cocok untuk pembuatan gambar dan video
Geser ke samping untuk melihat semua kolom.
| GPU | Memori | Jenis memori | Bandwidth | Tensor FP16 | Harga/jam |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090Ampere | 24 GB | GDDR6X | 936 GB/s | Tidak dipublikasikan | mulai US$0,22 |
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | GDDR6X | 1.008 GB/s | Tidak dipublikasikan | mulai US$0,33 |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB | GDDR7 | 1.792 GB/s | Tidak dipublikasikan | mulai US$0,69 |
| L40SAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 864 GB/s | 362 TFLOPS | mulai US$0,79 |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 960 GB/s | Tidak dipublikasikan | mulai US$0,74 |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | GDDR7 | 1.792 GB/s | Tidak dipublikasikan | mulai US$1,69 |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2.039 GB/s | 312 TFLOPS | mulai US$1,79 |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3.350 GB/s | 989 TFLOPS | mulai US$2,88 |
Spesifikasi pabrikan, per GPU; throughput tensor tanpa sparsity. Ukuran model adalah perkiraan hati-hati dalam miliar parameter, dengan menghitung 80% memori; panjang konteks, ukuran batch, dan framework mengubah batas sebenarnya. Harga adalah penawaran langsung terbaik untuk satu GPU per jam, belum termasuk pajak.
Semua model GPUYang penting untuk pembuatan gambar dan video
Memori untuk resolusi dan durasi
Penggunaan memori bertambah seiring resolusi, ukuran batch, dan untuk video, jumlah frame. Kartu 24 GB menjalankan sebagian besar model gambar pada resolusi penuh; pembuatan video dan model gambar besar jauh lebih nyaman di GPU 48 hingga 96 GB.
Kecepatan per gambar
Setiap langkah denoising berat secara komputasi. Arsitektur yang lebih baru dan throughput tensor yang lebih tinggi mempersingkat waktu per gambar; untuk banyak gambar, beberapa GPU secara paralel berskala hampir linier.
Melatih gaya dan karakter
Melatih adapter LoRA untuk model difusi muat di kartu 24 GB; fine-tuning penuh model gambar besar atau model video memerlukan 48 GB atau lebih per GPU.
Bandingkan GPU untuk pembuatan gambar dan video
GPU untuk pembuatan gambar dan video: pertanyaan yang sering diajukan
Berapa VRAM yang dibutuhkan untuk Stable Diffusion atau Flux?
Model gambar terbaru berjalan nyaman dengan 16 hingga 24 GB pada resolusi aslinya; opsi penghemat memori memungkinkan kartu yang lebih kecil menjalankannya lebih lambat. Model difusi video sering membutuhkan 48 GB atau lebih.
RTX 4090 atau RTX 5090 untuk pembuatan gambar?
RTX 5090 memiliki memori GDDR7 32 GB dan bandwidth sekitar 1,8 TB/s, dibandingkan 24 GB dan sekitar 1 TB/s pada RTX 4090: model dan batch yang lebih besar muat, dan pembuatannya lebih cepat.
Bisakah saya membuat gambar di GPU pusat data?
Bisa. GPU A100, H100, dan L40S menjalankan model difusi dengan baik; paling masuk akal untuk batch besar, model video, atau pelatihan, di mana memorinya benar-benar dimanfaatkan.
Bagaimana cara menyewa GPU untuk pembuatan gambar dan video di EverXCloud?
Buat akun, isi saldo prabayar dalam euro, dolar AS, atau pound, lalu beli jam GPU di bursa spot dengan penawaran terbaik, atau pasang permintaan dengan harga yang bersedia Anda bayar. Penyewaan ditagih per jam. Harga ditampilkan belum termasuk pajak dan EverXCloud adalah merchant of record untuk setiap penyewaan.
Siap di hari peluncuran
Buat akun Anda sekarang: Anda dapat mengisi saldo dan menyewa GPU yang sesuai dengan beban kerja Anda begitu pasar dibuka.
Punya server GPU?
Bisnis dapat bergabung dengan EverXCloud Network dan menjual jam server GPU mereka di bursa spot.
Beban kerja lain
- GPU untuk melatih model bahasa besar
Pra-pelatihan dan fine-tuning penuh di GPU pusat data dengan memori HBM.
- GPU untuk fine-tuning model terbuka
Adapter LoRA dan QLoRA pada satu GPU, mulai dari 24 GB.
- GPU untuk inferensi LLM
Sajikan model terbuka: apa yang muat di memori, dan seberapa cepat token dihasilkan.
- GPU untuk rendering 3D dan efek visual
Rendering ray tracing, efek visual, dan mesin real-time.
- GPU untuk komputasi ilmiah dan simulasi
Simulasi dan kode HPC di GPU pusat data dengan memori HBM.