การ์ดจอคลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับ Stable Diffusion และการสร้างภาพ

สิ่งที่ Stable Diffusion ต้องการจาก GPU เช่าจริงๆ

Stable Diffusion และโมเดล diffusion ที่เกี่ยวข้อง (SDXL, SD 1.5, SD 3 และโมเดลภาพและวิดีโอแบบ flow-matching รุ่นใหม่) มีลักษณะเฉพาะในกลุ่มงาน AI เพราะใช้หน่วยความจำน้อยกว่ารุ่นภาษาใหญ่มาก แต่ไวต่ออัตราการประมวลผลดิบและความหน่วงต่อขั้นตอนอย่างมาก ภาพขนาด 512×512 หรือ 1024×1024 หนึ่งภาพถูกสร้างขึ้นโดยการรันลูปลดสัญญาณรบกวน 20 ถึง 50 ขั้นตอนผ่าน U-Net หรือโครงข่ายทรานส์ฟอร์มเมอร์ และแต่ละขั้นตอนเป็นการคูณเมทริกซ์แบบระเบิด นี่คือสิ่งที่กำหนดอย่างชัดเจนว่าคุณควรมองหาอะไรในตารางเปรียบเทียบข้างต้น

ตัวเลขสำคัญที่มีผลต่อการสร้างภาพคือ:

• VRAM — การรัน SD 1.5 แบบ inference พื้นฐานพอดีกับ 6 ถึง 8 GB, SDXL ทำงานได้ดีขึ้นกับ 12 ถึง 16 GB เมื่อเพิ่ม refiner และขนาดแบตช์ที่เหมาะสม และโมเดลขนาดใหญ่รุ่นใหม่ (SD 3, ทรานส์ฟอร์มเมอร์ระดับ FLUX) จะต้องการ 16 ถึง 24 GB การฝึก LoRA หรือการปรับแต่งต้องการพื้นที่หน่วยความจำมากกว่าการรัน inference อย่างชัดเจน
• อัตราการประมวลผล tensor FP16 / BF16 — การสุ่มตัวอย่าง diffusion ส่วนใหญ่ใช้การคำนวณเมทริกซ์แบบครึ่งความแม่นยำ ดังนั้นประสิทธิภาพ tensor-core ที่ FP16/BF16 จึงเป็นตัวทำนายที่ดีที่สุดสำหรับจำนวนภาพต่อหนึ่งนาที เส้นทาง INT8 และ FP8 มีอยู่ผ่านการควอนไทซ์ แต่มีผลน้อยกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์ทั่วไปเมื่อเทียบกับการให้บริการปริมาณมาก
• แบนด์วิดธ์หน่วยความจำ — U-Net ถูกจำกัดด้วยแบนด์วิดธ์ที่ขนาดแบตช์เล็ก ดังนั้นการ์ดที่มีหน่วยความจำเร็วจะทำขั้นตอนลดสัญญาณรบกวนแต่ละขั้นตอนเสร็จเร็วกว่าแม้ VRAM จะเท่ากัน
• ประสิทธิภาพ GPU เดี่ยวเทียบกับการสเกลหลาย GPU — การสร้างภาพหนึ่งภาพแทบจะไม่ใช้หลาย GPU พร้อมกัน คุณขยายการทำงานโดยการรันอินสแตนซ์อิสระหลายตัว ไม่ใช่โดยการเชื่อมการ์ดเข้าด้วยกัน ดังนั้น NVLink และ multi-node fabric จึงไม่ค่อยเกี่ยวข้องที่นี่

การจับคู่ระดับฮาร์ดแวร์กับเวิร์กโฟลว์ภาพของคุณ

เพราะ diffusion ใช้หน่วยความจำน้อยแต่ชอบอัตราการประมวลผลสูง จุดที่เหมาะสมมักเป็นการ์ดเร่งความเร็วระดับกลางหรือสำหรับผู้บริโภค มากกว่าการ์ดศูนย์ข้อมูลรุ่นเรือธงที่สร้างมาเพื่อฝึกโมเดลพารามิเตอร์ล้านล้าน อ่านรายการข้างต้นแล้วจะช่วยให้คุณจัดเรียงตัวเลือกตามสิ่งที่คุณทำจริงๆ

งานสร้างสรรค์ภาพเดี่ยวแบบโต้ตอบ

ถ้าคุณกำลังป้อนคำสั่ง ปรับแต่ง และทำซ้ำภาพทีละภาพในเว็บ UI หรือโน้ตบุ๊ก คุณต้องการความหน่วงต่ำต่อภาพและ VRAM พอเหมาะสำหรับโมเดลของคุณ GPU สำหรับผู้บริโภคขนาด 16 GB หรือ 24 GB มักให้ประสบการณ์ที่ดีที่สุดต่อราคาที่จ่าย การ์ดศูนย์ข้อมูลรุ่นเรือธงขนาด 40 GB หรือ 80 GB จะสร้างภาพได้เร็ว แต่คุณจ่ายเงินสำหรับ VRAM และการเชื่อมต่อความเร็วสูงที่คุณแทบไม่ใช้ ดังนั้นมักจะเกินความจำเป็นสำหรับการสร้างสรรค์เดี่ยว

การสร้างแบตช์และการสร้างชุดข้อมูล

เมื่อคุณต้องการภาพหลายพันภาพ อัตราการประมวลผลคือหัวใจสำคัญ VRAM ที่มากขึ้นช่วยให้เพิ่มขนาดแบตช์เพื่อให้แต่ละการเรียกเคอร์เนลผลิตภาพได้มากขึ้นต่อรอบ เป้าหมายคือจำนวนภาพสูงสุดต่อชั่วโมงต่อเงินที่จ่าย ที่นี่การคำนวณจะเปลี่ยนไปตามการ์ดที่ให้ throughput tensor FP16 สูงสุดในราคาที่เหมาะสม และอินสแตนซ์แบบ spot หรือ interruptible จะน่าสนใจมากเพราะงานแบตช์สามารถบันทึกสถานะและทำต่อได้

การปรับแต่งแบบละเอียด LoRA และ DreamBooth

การฝึกอะแดปเตอร์หรือการปรับแต่งเต็มรูปแบบเพิ่มความต้องการหน่วยความจำเพราะต้องเก็บสถานะ optimizer, gradient และ activation ร่วมกับน้ำหนักโมเดล การปรับแต่ง SDXL สะดวกสบายกว่าบน 24 GB ขึ้นไป และการฝึกโมเดลเต็มรูปแบบได้ประโยชน์จากการ์ดศูนย์ข้อมูลที่มี VRAM มากและรองรับ BF16 นี่คือสถานการณ์การสร้างภาพที่เหมาะสมกับการอัปเกรดไปยังระดับสูงกว่าในตารางข้างต้นแทนที่จะเป็นการใช้เกินความจำเป็น

ฟีเจอร์ของผู้ให้บริการที่ส่งผลต่อการสร้างภาพอย่างเงียบๆ

ฮาร์ดแวร์เป็นเพียงครึ่งหนึ่งของการตัดสินใจ ความสามารถหลายอย่างของผู้ให้บริการมีผลกระทบอย่างมากต่อเวิร์กโฟลว์ diffusion โดยเฉพาะ:

• ความละเอียดในการคิดค่าบริการ — การคิดค่าบริการเป็นวินาทีหรือเป็นนาทีเหมาะกับลักษณะการทำงานแบบหยุดเริ่มของการสร้างสรรค์ ส่วนการคิดค่าบริการขั้นต่ำเป็นชั่วโมงจะทำให้คุณเสียเงินเมื่อต้องรันแค่ไม่กี่ภาพ
• เวลาสตาร์ทและโหลดโมเดล — checkpoint ของ SDXL มีขนาดหลายกิกะไบต์ ดังนั้นการมีที่เก็บข้อมูลถาวรหรือแคชที่เร็วสำหรับน้ำหนัก VAEs, LoRAs และ embeddings จะช่วยให้คุณไม่ต้องดาวน์โหลดซ้ำหลาย GB ทุกครั้งที่เริ่มเซสชัน
• ที่เก็บข้อมูลถาวร — การเก็บโมเดลและผลลัพธ์ของคุณบนไดรฟ์ที่แนบไว้ระหว่างเซสชันช่วยหลีกเลี่ยงเวลาการโอนและค่าใช้จ่ายการส่งออกซ้ำ
• Spot กับ on-demand — อินสแตนซ์ที่ถูกขัดจังหวะได้ช่วยลดต้นทุนการสร้างแบตช์อย่างมาก สำหรับงานโต้ตอบสด การถูกขัดจังหวะกลางเซสชันจะสร้างความรำคาญมากกว่า ดังนั้น on-demand จึงปลอดภัยกว่า
• ภาพที่ติดตั้งล่วงหน้าและการเข้าถึงง่าย — สภาพแวดล้อมที่มาพร้อม CUDA, PyTorch และ UI diffusion หรือเปิดใช้งาน Jupyter/SSH จะช่วยให้คุณเริ่มสร้างภาพได้ในไม่กี่นาทีแทนที่จะต้องแก้ปัญหาเวอร์ชันไดรเวอร์

ใช้ตารางเปรียบเทียบข้างต้นเพื่อกรองตามมิติข้างต้นแทนการไล่ตามการ์ดที่ใหญ่ที่สุด สำหรับผู้ใช้ Stable Diffusion ส่วนใหญ่ GPU ที่มี VRAM กลางๆ บนอินสแตนซ์ที่คิดค่าบริการเป็นวินาทีพร้อมที่เก็บข้อมูลเร็ว จะดีกว่าการ์ดเรือธงที่คิดค่าบริการเป็นชั่วโมง

คำถามที่พบบ่อย

ต้องการ VRAM เท่าไหร่ในการรัน Stable Diffusion บนคลาวด์?

การรัน SD 1.5 แบบ inference ใช้ประมาณ 6 ถึง 8 GB, SDXL สบายใจกับ 12 ถึง 16 GB เมื่อรวม refiner และแบตช์ขนาดเล็ก และโมเดลภาพทรานส์ฟอร์มเมอร์ขนาดใหญ่รุ่นใหม่จะต้องการ 16 ถึง 24 GB หากคุณวางแผนจะปรับแต่งหรือฝึก LoRA ให้ตั้งเป้า 24 GB ขึ้นไปเพื่อความยืดหยุ่น ตารางข้างต้นแสดง VRAM ต่ออินสแตนซ์เพื่อให้คุณจับคู่กับโมเดลของคุณได้

การเช่าการ์ด GPU ศูนย์ข้อมูลเรือธงคุ้มค่าหรือไม่สำหรับการสร้างภาพ?

โดยปกติไม่คุ้มสำหรับงานสร้างภาพเดี่ยวแบบโต้ตอบ Diffusion ใช้ VRAM น้อยและแทบไม่ใช้หลาย GPU ต่อภาพ ดังนั้นหน่วยความจำและการเชื่อมต่อความเร็วสูงบนการ์ดเรือธงมักจะไม่ได้ใช้ พวกมันคุ้มค่ากับราคาสำหรับการฝึกปรับแต่งขนาดใหญ่หรือการให้บริการแบตช์ปริมาณมาก สำหรับการสร้างภาพทั่วไป GPU ระดับกลางมักให้ความคุ้มค่าที่ดีกว่า

ควรใช้อินสแตนซ์แบบ spot หรือ interruptible สำหรับ Stable Diffusion หรือไม่?

สำหรับงานแบตช์ที่สร้างภาพจำนวนมาก ใช่ — ช่วยลดต้นทุนอย่างมากและคุณสามารถบันทึกสถานะและทำต่อได้ถ้าอินสแตนซ์ถูกยึดคืน สำหรับเซสชันโต้ตอบสด การถูกขัดจังหวะจะสร้างความไม่สะดวกมากกว่า ดังนั้นอินสแตนซ์ on-demand จึงเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า ผู้ใช้หลายคนทำการป้อนคำสั่งสำรวจบน on-demand แล้วจึงตั้งเวลาสร้างภาพจำนวนมากบน spot

อะไรทำให้ผู้ให้บริการบางรายเร็วกว่ารายอื่นแม้ใช้ GPU เดียวกัน?

บ่อยครั้งไม่ใช่ GPU แต่เป็นที่เก็บข้อมูลและพฤติกรรมการเริ่มต้น ที่เก็บข้อมูลถาวรที่เร็วสำหรับ checkpoint ขนาดหลายกิกะไบต์, น้ำหนักโมเดลที่แคชไว้, สภาพแวดล้อม diffusion ที่ติดตั้งล่วงหน้า และความละเอียดในการคิดค่าบริการทั้งหมดช่วยลดเวลาและเงินก่อนที่ภาพแรกจะถูกสร้าง เปรียบเทียบสิ่งเหล่านี้ควบคู่กับ throughput FP16 ดิบในรายการข้างต้น