GPU para geração de imagens e vídeo
Os modelos de difusão geram imagens e vídeo passo a passo, e cada passo executa a rede completa. Os modelos de imagem recentes precisam de 12 a 24 GB de memória em resolução completa; os modelos de vídeo e o treino de estilos personalizados precisam de muito mais.
GPU adequadas para geração de imagens e vídeo
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| GPU | Memória | Tipo de memória | Largura de banda | Tensor FP16 | Preço/h |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090Ampere | 24 GB | GDDR6X | 936 GB/s | Não publicado | a partir de US$ 0,22 |
| RTX 4090Ada Lovelace | 24 GB | GDDR6X | 1.008 GB/s | Não publicado | a partir de US$ 0,33 |
| RTX 5090Blackwell | 32 GB | GDDR7 | 1.792 GB/s | Não publicado | a partir de US$ 0,69 |
| L40SAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 864 GB/s | 362 TFLOPS | a partir de US$ 0,79 |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48 GB | GDDR6 | 960 GB/s | Não publicado | a partir de US$ 0,74 |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96 GB | GDDR7 | 1.792 GB/s | Não publicado | a partir de US$ 1,69 |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2.039 GB/s | 312 TFLOPS | a partir de US$ 1,79 |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3.350 GB/s | 989 TFLOPS | a partir de US$ 2,88 |
Especificações do fabricante, por GPU; débito tensorial sem esparsidade. Os tamanhos de modelo são estimativas prudentes em milhares de milhões de parâmetros, contando 80 % da memória; o comprimento do contexto, o tamanho do lote e a framework alteram o limite real. Os preços são a melhor oferta em tempo real para uma GPU por hora, sem impostos.
Todos os modelos de GPUO que conta para geração de imagens e vídeo
Memória para resolução e duração
A utilização da memória cresce com a resolução, o tamanho do lote e, no vídeo, o número de fotogramas. Uma placa de 24 GB executa a maioria dos modelos de imagem em resolução completa; a geração de vídeo e os modelos de imagem grandes funcionam com muito mais folga em GPU de 48 GB a 96 GB.
Velocidade por imagem
Cada passo de remoção de ruído exige muito cálculo. As arquiteturas mais recentes e um débito tensorial mais elevado encurtam o tempo por imagem; para muitas imagens, várias GPU em paralelo escalam de forma quase linear.
Treinar estilos e personagens
Treinar adaptadores LoRA para um modelo de difusão cabe numa placa de 24 GB; a afinação completa de um modelo de imagem grande ou de um modelo de vídeo precisa de 48 GB ou mais por GPU.
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GPU para geração de imagens e vídeo: perguntas frequentes
De quanta VRAM preciso para Stable Diffusion ou Flux?
Os modelos de imagem recentes funcionam com folga com 16 a 24 GB na sua resolução nativa; as opções de poupança de memória permitem executá-los, mais lentamente, em placas mais pequenas. Os modelos de difusão de vídeo precisam muitas vezes de 48 GB ou mais.
RTX 4090 ou RTX 5090 para geração de imagens?
A RTX 5090 tem 32 GB de memória GDDR7 e cerca de 1,8 TB/s de largura de banda, contra 24 GB e cerca de 1 TB/s da RTX 4090: cabem modelos e lotes maiores, e a geração é mais rápida.
Posso gerar imagens numa GPU de centro de dados?
Sim. As GPU A100, H100 e L40S executam bem os modelos de difusão; fazem mais sentido para lotes grandes, modelos de vídeo ou treino, em que a sua memória é aproveitada.
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Outras cargas de trabalho
- GPU para treinar grandes modelos de linguagem
Pré-treino e afinação completa em GPU de centro de dados com memória HBM.
- GPU para afinação de modelos abertos
Adaptadores LoRA e QLoRA numa única GPU, a partir de 24 GB.
- GPU para inferência de LLM
Sirva modelos abertos: o que cabe na memória e a que velocidade chegam os tokens.
- GPU para renderização 3D e efeitos visuais
Renderização com traçado de raios, efeitos visuais e motores em tempo real.
- GPU para computação científica e simulação
Simulação e códigos HPC em GPU de centro de dados com memória HBM.