Eine GPU für Stable Diffusion, wochenweise oder monatsweise gemietet.
GPU Rent Hub vermietet eine dedizierte NVIDIA RTX 4090 GPU für Stable Diffusion für $390 im Monat oder $110 pro Woche, zahlbar in Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana oder Litecoin, ohne Identitätsprüfung und ohne E-Mail-Adresse im Konto.
Was braucht Stable Diffusion tatsächlich von einer GPU?
Weniger VRAM, als die meisten befürchten, und mehr rohe Shader-Durchsatzleistung, als die Datenblätter vermuten lassen.
Die Bilderzeugung ist eine Denoising-Schleife. Das Modell führt denselben Vorwärtspass 20- bis 50-mal pro Bild aus, daher folgt die tatsächliche Geschwindigkeit dem Shader- und Tensor-Durchsatz, während VRAM nur entscheidet, was überhaupt hineinpasst. Stable Diffusion 1.5 läuft in etwa 6 GB. SDXL mit 1024 × 1024 läuft in 12 GB und ist mit 16 GB bei einer Batchgröße von vier komfortabel. Flux-Klasse-Transformer mit 12 Milliarden Parametern benötigen 24 GB, wenn die Gewichte auf FP8 quantisiert sind, und fühlen sich mit 32 GB wohler, wo der Transformer in BF16 neben einem FP8-Text-Encoder liegt. Ein auf SDXL trainiertes LoRA benötigt 24 GB. Ein auf Flux trainiertes LoRA benötigt 48 GB, sofern man nicht quantisiert. Darüber hinaus bringt mehr VRAM größere Batches, keine schnelleren Einzelbilder.
Die Rechnung hinter diesen Zahlen
Gewichte kosten in BF16 zwei Byte pro Parameter und in FP8 ein Byte. Ein 12B-Transformer ist daher 24 GB in BF16 und 12 GB in FP8. Der Text-Encoder, den die meisten Flux-Workflows laden, ist der Encoder-Turm von google/t5-v1_1-xxl, 4,7B Parameter der 11B des Checkpoints, also 9,4 GB in BF16 und 4,7 GB in FP8. Der SDXL-UNet hat 2,6B Parameter, etwa 5,2 GB in FP16, weshalb 12 GB dafür tatsächlich ausreichen. Nimmt man VAE und Batch-Aktivierungen hinzu, ist die einzige Frage, ob der gesamte Graph resident bleibt, denn das Auslagern in den System-RAM ist der Ort, an dem der Durchsatz stirbt.
Durchsatz statt Tensor-Marketing
Diffusion verbringt seine Zeit in den Shader- und Tensor-Pfaden, nicht in den spärlichen FP8-Werten, die für das LLM-Serving genannt werden. Unter den Karten, für die unser Katalog den FP32-Shader-Durchsatz ausweist, hat die RTX 4090 82,6 TFLOPS, die RTX 6000 Ada 91,1 und die RTX 5090 104,8. Geteilt durch den Monatspreis ergibt das 0,212, 0,198 und 0,194 TFLOPS pro Dollar. Die günstige Karte ist die effiziente.
Welche GPU sollten Sie für SDXL, Flux und ComfyUI mieten?
Sortiert danach, wie oft wir sie für Bildarbeit einsetzen. Die Spalte pro GPU-Stunde ist Rechenarithmetik, kein Zähler: Monatspreis geteilt durch 720.
| GPU | VRAM | Bandbreite | Monatlich | Wöchentlich | Pro GPU-Stunde | Auf Lager |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Standardwahl SDXL mit Batch 8, Flux in FP8 | 24 GB | 1.01 TB/s | $390/Monat | $110 | $0.54 | 265 |
| RTX 5090GDDR7, Batch-Durchsatz, Flux in BF16 | 32 GB | 1.79 TB/s | $540/Monat | $155 | $0.75 | 100 |
| L40SECC, Rechenzentrumskarte, Produktions-Endpunkt | 48 GB | 864 GB/s | $520/Monat | $148 | $0.72 | 74 |
| RTX A600048 GB, wenn Kapazität vor Geschwindigkeit zählt | 48 GB | 768 GB/s | $290/Monat | $82 | $0.40 | 65 |
| RTX 6000 AdaAda-Silizium mit 48 GB und ECC | 48 GB | 960 GB/s | $460/Monat | $130 | $0.64 | 26 |
| RTX 3090SD 1.5 und SDXL mit kleinem Budget | 24 GB | 936 GB/s | $230/Monat | $65 | $0.32 | 186 |
| RTX A5000Günstigste 24 GB mit ECC, 230 W | 24 GB | 768 GB/s | $190/Monat | $55 | $0.26 | 51 |
| L472 W, geringe Bandbreite, für SDXL meiden | 24 GB | 300 GB/s | $250/Monat | $70 | $0.35 | 104 |
RTX 4090 für $390
Der Standard. 24 GB und 1.01 TB/s decken SDXL mit Batch 8, Flux in FP8 und ControlNet-Stacks ab, und sie ist unser größter Bestand.
RTX 5090 für $540
Für Batch-Arbeit. 1.79 TB/s GDDR7 sind 77 % mehr Speicherbandbreite als bei der 4090, und 32 GB halten einen Flux-Transformer in BF16.
L40S für $520
Für einen Endpunkt, von dem andere abhängen: ECC-Speicher, 48 GB, eine passive Rechenzentrumskarte, ausgelegt für Dauerbetrieb bei 350 W.
RTX A6000 für $290
Wenn 48 GB wichtiger sind als Geschwindigkeit: Flux-LoRA-Training, lange Node-Ketten, mehrere gleichzeitig geladene Modelle. Ampere, also langsamer, für $6.04 pro GB.
Können Sie ComfyUI auf einer gemieteten GPU ausführen, und wer sieht die Ausgabe?
Ja, und hier niemand. Beide Hälften dieser Antwort sind wichtig, deshalb werden beide ausgeführt.
Was mit der ComfyUI-Vorlage ausgeliefert wird
Ubuntu 24.04, der NVIDIA-Treiber, ComfyUI, ComfyUI-Manager und die gängigen Custom Nodes, und keine Modelle. Sie stellen eigene Checkpoints, LoRAs und VAEs bereit. Wir liefern keine Gewichte aus, weil wir nicht über Ihre Lizenzen raten. Die Oberfläche wird für Sie ebenfalls nicht exponiert: Binden Sie sie an localhost und leiten Sie den Port über SSH weiter, wie in der Bereitstellungsdokumentation beschrieben.
Was wir vorhalten
Host-Telemetrie besteht aus fünf betrieblichen Zahlen, und keine davon beschreibt Ihre Arbeit; vollständig aufgeführt auf GPU-Hosting ohne KYC. Der für Bildarbeit entscheidende Teil ist, was wir nicht vorhalten: keinen Agenten in Ihrem Betriebssystem, keine Konsolenaufzeichnung, keine Kopie Ihrer Prompts, Modelle oder Ausgaben und einen lokalen NVMe-Schlüssel, der mit Ablauf der Laufzeit zerstört wird. Das ist eine Position dazu, was wir speichern, kein Versprechen darüber, was erkennbar ist. Was das bedeutet, wenn jemand fragt, ist auf GPU-Hosting ohne KYC dargelegt.
Die Grenze der zulässigen Nutzung, einmal klar gesagt
Unsere Richtlinie zur zulässigen Nutzung ist eine geschlossene Liste mit vier Punkten zu Netzwerken und Hardware, keine Inhaltskontrolle, ausformuliert auf GPU-Hosting ohne KYC. Sie ist keine Behauptung, dass das Gesetz für Sie nicht mehr gilt.
Eine Bestellung, eine Zahlung. So funktioniert die Krypto-Zahlung.
Macht eine zweite GPU die Bilderzeugung schneller?
Nicht für ein einzelnes Bild. Für eine Warteschlange von zehntausend ist es nahezu linear, und das ist der Fall, der sich zu kaufen lohnt.
Ein einzelner Diffusionsdurchlauf lässt sich nicht sinnvoll auf mehrere Karten aufteilen, daher halbieren zwei GPUs nicht die Zeit bis zum ersten Render. Was sie tun, ist, unabhängige Worker gegen eine Warteschlange laufen zu lassen: ein ComfyUI-Prozess pro Karte, jeder mit eigener Kopie des Checkpoints. Der Durchsatz skaliert mit der Kartenanzahl, die Latenz bleibt gleich. Fordern Sie zwei oder mehr GPUs in einer Instanz an, und der Rabatt wird automatisch angewendet.
| RTX 4090-Konfiguration | Rabatt | Monatlich | Wöchentlich | Pro GPU-Stunde |
|---|---|---|---|---|
| 1 Karte | keiner | $390 | $110 | $0.54 |
| 2 Kartenein Host | 5% | $741 | $209 | $0.51 |
| 4 Kartenein Host | 8% | $1,435 | $405 | $0.50 |
| 8× RTX 4090-Knoten64 vCPU · 376 GB · 2 TB NVMe · 100G | 10% | $2,810 | $790 | $0.49 |
| 8× RTX 5090-Knoten96 vCPU · 496 GB · 4 TB NVMe · 100G | 10% | $3,890 | $1,120 | $0.68 |
| 8× L40S-Knoten128 vCPU · 752 GB · 4 TB NVMe · 100G | 10% | $3,740 | $1,070 | $0.65 |
Wie bekommen Sie Tausende Renders von der Maschine?
Inkludierte Bandbreite und eine echte Einschränkung bei der günstigsten Karte, die Sie einplanen sollten.
20 TB ausgehender Traffic inklusive
Pro Instanz und Monat, niemals gedrosselt. Bei rund 1,5 MB für ein PNG mit 1024 Pixeln entspricht das etwa 13 Millionen Bildern, bevor eine Bandbreitenbegrenzung greift.
250 GB NVMe bei der 4090
Die ehrliche Einschränkung. Ein Flux-Checkpoint ist etwa 24 GB groß, ein SDXL-Checkpoint etwa 7 GB, daher füllt eine echte Bibliothek diese Platte. Die 5090, L40S und A6000 werden mit 500 GB ausgeliefert.
Die Bibliothek zwischen Laufzeiten behalten
Ein Netzwerk-Volume ist NVMe-gestützt, in der Region dreifach repliziert, an mehrere Instanzen anschließbar und überlebt die Instanz, die es erstellt hat.
Wöchentliche Laufzeiten für Burst-Arbeit
Sieben Tage auf einer 4090 kosten $110 oder $0.65 pro GPU-Stunde und lassen sich ohne Neubereitstellung in eine Monatslaufzeit umwandeln.
Ebenfalls enthalten: Strom, Kühlung, ein 100G-Uplink mit 10G-Garantie, IPv4 und IPv6, unbegrenzter eingehender Traffic, Konsolenzugang und Neuinstallationen. Snapshot-Speicher kostet $6 pro TB und Monat.
Wann ist das Mieten einer GPU für die Bilderzeugung die falsche Entscheidung?
Drei Fälle, in denen Sie Ihr Geld woanders ausgeben sollten – auch nirgendwo.
Wenn Sie bereits eine Karte mit 12 GB oder 16 GB besitzen, ist SDXL kein Grund zum Mieten: Diese Karte führt SDXL mit 1024 × 1024 schon heute aus. Flux in FP8 und LoRA-Training sind die Gründe, denn sie sind es, was 12 GB nicht fassen kann.
Und nehmen Sie die günstigere Karte, wenn sie die richtige ist. Für SD 1.5 und SDXL ohne Training erledigt die RTX 3090 für $230 die Arbeit für $160 weniger im Monat als die 4090. Wenn Sie 48 GB, aber keine Geschwindigkeit brauchen, schlägt die A6000 für $290 die L40S für $520.
Mieten Sie bei uns, wenn
Die Warteschlange ist nie leer, Sie trainieren LoRAs, Sie möchten vier Worker auf einem Host, Sie bewegen echte Ausgabemengen oder Sie möchten ohne Identitätsprüfung in Krypto zahlen.
Mieten Sie nicht bei uns, wenn
Sie eine Karte für einen Nachmittag brauchen, Ihr Arbeitsaufkommen bei einem Dutzend Bildern pro Tag liegt oder Sie eine verwaltete Generierungs-API wünschen. Wir vermieten Bare Metal mit Root-Zugriff, und alles oberhalb des Treibers ist nicht unser Problem.
Verwandte Dimensionierung
Videomodelle ändern die Antwort: GPU für KI-Video. Training über LoRAs hinaus: GPU für Fine-Tuning. Kapazität pro Karte: GPU-VRAM-Leitfaden.
Eine GPU für Stable Diffusion mieten, klar gefragt.
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Schauen Sie sich die Bilder an, die ich erzeuge?
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Kann ich auf einer gemieteten GPU ein LoRA trainieren?
Mehr dazu in den allgemeinen FAQ, Laufzeitrechnung unter Monats- versus Stunden-GPU-Vermietung, Kapazität in DFW-1, IAD-1 und PDX-1.
Eine 4090 mit ComfyUI, in etwa neunzig Sekunden.
Keine E-Mail, kein Ausweis, keine Karte. $390 im Monat oder $110 pro Woche, in einer von sieben Kryptowährungen, in Dallas, Ashburn oder Hillsboro.