Una GPU para Stable Diffusion, alquilada por semana o por mes.
GPU Rent Hub alquila una GPU dedicada NVIDIA RTX 4090 para Stable Diffusion por $390 al mes o $110 a la semana, pagada en Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana o Litecoin, sin verificación de identidad y sin dirección de correo electrónico en la cuenta.
¿Qué necesita realmente Stable Diffusion de una GPU?
Menos VRAM de la que teme la mayoría y más rendimiento bruto de shaders del que muestran las fichas técnicas.
La generación de imágenes es un bucle de eliminación de ruido. El modelo ejecuta el mismo pase hacia delante de 20 a 50 veces por imagen, así que la velocidad de reloj sigue el rendimiento de shaders y tensores, mientras que la VRAM solo decide qué cabe en absoluto. Stable Diffusion 1.5 se ejecuta en unos 6 GB. SDXL a 1024 por 1024 se ejecuta en 12 GB y va cómodo con 16 GB con un lote de cuatro. Los transformadores de clase Flux de 12B parámetros necesitan 24 GB con los pesos cuantizados a FP8, y se sienten mejor con 32 GB, que mantienen el transformador en BF16 junto a un codificador de texto FP8. Un LoRA entrenado en SDXL pide 24 GB. Un LoRA entrenado en Flux pide 48 GB salvo que cuantices. A partir de ahí, más VRAM compra lotes más grandes, no imágenes individuales más rápidas.
La aritmética detrás de esas cifras
Los pesos cuestan dos bytes por parámetro en BF16 y un byte en FP8. Un transformador de 12B son, por tanto, 24 GB en BF16 y 12 GB en FP8. El codificador de texto que cargan la mayoría de los flujos de trabajo de Flux es la torre codificadora de google/t5-v1_1-xxl, 4.7B parámetros de los 11B del checkpoint, es decir, 9.4 GB en BF16 y 4.7 GB en FP8. El UNet de SDXL tiene 2.6B parámetros, unos 5.2 GB en FP16, que es por lo que 12 GB le bastan de verdad. Añade el VAE y las activaciones del lote y la única pregunta es si el grafo completo permanece residente, porque descargarlo a la RAM del sistema es donde el rendimiento se muere.
Rendimiento, no marketing de tensores
La difusión pasa su tiempo en las rutas de shaders y tensores, no en las cifras dispersas de FP8 que se citan para servir LLM. De las tarjetas de las que nuestro catálogo publica el rendimiento de shaders FP32, la RTX 4090 tiene 82.6 TFLOPS, la RTX 6000 Ada 91.1 y la RTX 5090 104.8. Dividido por el precio mensual, son 0.212, 0.198 y 0.194 TFLOPS por dólar. La tarjeta barata es la eficiente.
¿Qué GPU deberías alquilar para SDXL, Flux y ComfyUI?
Ordenadas por la frecuencia con la que las desplegamos para trabajo de imagen. La columna por GPU-hora es aritmética, no un contador: la mensualidad dividida entre 720.
| GPU | VRAM | Ancho de banda | Mensual | Semanal | Por GPU-hora | En stock |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Opción por defecto SDXL en lote 8, Flux en FP8 | 24 GB | 1.01 TB/s | $390/mes | $110 | $0.54 | 265 |
| RTX 5090GDDR7, rendimiento por lotes, Flux en BF16 | 32 GB | 1.79 TB/s | $540/mes | $155 | $0.75 | 100 |
| L40SECC, tarjeta de centro de datos, endpoint de producción | 48 GB | 864 GB/s | $520/mes | $148 | $0.72 | 74 |
| RTX A600048 GB cuando la capacidad gana a la velocidad | 48 GB | 768 GB/s | $290/mes | $82 | $0.40 | 65 |
| RTX 6000 AdaSilicio Ada con 48 GB y ECC | 48 GB | 960 GB/s | $460/mes | $130 | $0.64 | 26 |
| RTX 3090SD 1.5 y SDXL con presupuesto ajustado | 24 GB | 936 GB/s | $230/mes | $65 | $0.32 | 186 |
| RTX A5000La más barata de 24 GB con ECC, 230 W | 24 GB | 768 GB/s | $190/mes | $55 | $0.26 | 51 |
| L472 W, ancho de banda bajo, evítala para SDXL | 24 GB | 300 GB/s | $250/mes | $70 | $0.35 | 104 |
RTX 4090 por $390
La opción por defecto. 24 GB y 1.01 TB/s cubren SDXL en lote 8, Flux en FP8 y pilas de ControlNet, y es nuestro mayor stock.
RTX 5090 por $540
Para trabajo por lotes. 1.79 TB/s de GDDR7 es un 77% más de ancho de banda de memoria que la 4090, y 32 GB alojan un transformador de Flux en BF16.
L40S por $520
Para un endpoint del que dependen otras personas: memoria ECC, 48 GB, una tarjeta pasiva de centro de datos certificada para funcionamiento continuo a 350 W.
RTX A6000 por $290
Cuando 48 GB importan más que la velocidad: entrenamiento de LoRA de Flux, cadenas largas de nodos, varios modelos residentes. Ampere, más lenta, a $6.04 por GB.
¿Puedes ejecutar ComfyUI en una GPU alquilada y quién ve la salida?
Sí, y nadie de aquí. Las dos mitades de esa respuesta importan, así que ambas están escritas.
Qué incluye la plantilla de ComfyUI
Ubuntu 24.04, el driver de NVIDIA, ComfyUI, ComfyUI-Manager y los nodos personalizados habituales, y ningún modelo. Tú pones tus propios checkpoints, LoRAs y VAEs. No incluimos pesos porque no vamos a adivinar tus licencias. La interfaz tampoco queda expuesta para ti: vincúlala a localhost y reenvía el puerto por SSH, como en la documentación de despliegue.
Qué guardamos
La telemetría del host son cinco cifras operativas y ninguna describe tu trabajo; están enumeradas al completo en hosting de GPU sin KYC. La parte que importa para el trabajo con imágenes es lo que no guardamos: ningún agente en tu sistema operativo, ninguna grabación de consola, ninguna copia de tus prompts, modelos o salida, y una clave local de NVMe que se destruye cuando termina el plazo. Eso es una postura sobre lo que conservamos, no una promesa sobre lo que se puede llegar a saber. Lo que significa cuando alguien pregunta está explicado en hosting de GPU sin KYC.
La línea de uso aceptable, dicha una vez
Nuestra política de uso aceptable es una lista cerrada de cuatro puntos sobre redes y hardware, no una revisión de contenido; está redactada en hosting de GPU sin KYC. No es una afirmación de que la ley deje de aplicarse a ti.
Un pedido, un pago. Cómo funciona el pago con criptomonedas.
¿Una segunda GPU hace más rápida la generación de imágenes?
No para una sola imagen. Para una cola de diez mil, es casi lineal, y ese es el caso que merece la pena comprar.
Un solo pase de difusión no se divide de forma útil entre tarjetas, así que dos GPUs no reducirán a la mitad el tiempo hasta tu primer render. Lo que hacen es ejecutar workers independientes contra una misma cola: un proceso de ComfyUI por tarjeta, cada uno con su propia copia del checkpoint. El rendimiento escala con el número de tarjetas; la latencia no se mueve. Pide dos o más GPUs en una instancia y el descuento se aplica automáticamente.
| Configuración de RTX 4090 | Descuento | Mensual | Semanal | Por GPU-hora |
|---|---|---|---|---|
| 1 tarjeta | ninguno | $390 | $110 | $0.54 |
| 2 tarjetasun host | 5% | $741 | $209 | $0.51 |
| 4 tarjetasun host | 8% | $1,435 | $405 | $0.50 |
| nodo 8× RTX 409064 vCPU · 376 GB · 2 TB NVMe · 100G | 10% | $2,810 | $790 | $0.49 |
| nodo 8× RTX 509096 vCPU · 496 GB · 4 TB NVMe · 100G | 10% | $3,890 | $1,120 | $0.68 |
| nodo 8× L40S128 vCPU · 752 GB · 4 TB NVMe · 100G | 10% | $3,740 | $1,070 | $0.65 |
¿Cómo sacas miles de renders de la máquina?
Ancho de banda incluido y una limitación real en la tarjeta más barata que deberías planificar.
20 TB de salida incluidos
Por instancia y mes, sin limitación de velocidad. A aproximadamente 1.5 MB por un PNG de 1024 píxeles, son del orden de 13 millones de imágenes antes de que aparezca una línea de ancho de banda.
250 GB NVMe en la 4090
La limitación real. Un checkpoint de Flux ocupa unos 24 GB y uno de SDXL unos 7 GB, así que una biblioteca real llena ese disco. La 5090, L40S y A6000 incluyen 500 GB.
Conserva la biblioteca entre plazos
Un volumen de red está respaldado por NVMe, replicado tres veces en la región, se puede conectar a varias instancias y sobrevive a la instancia que lo creó.
Plazos semanales para trabajos puntuales
Siete días con una 4090 cuestan $110, o $0.65 por GPU-hora, y se convierten en plazo mensual sin reprovisionar.
También incluidos: alimentación, refrigeración, un enlace ascendente de 100G con garantía de 10G, IPv4 e IPv6, entrada sin medición, acceso a consola y reinstalaciones. El almacenamiento de instantáneas cuesta $6 por TB al mes.
¿Cuándo es un error alquilar una GPU para generación de imágenes?
Tres casos en los que deberías gastar el dinero en otra parte, incluida ninguna parte.
Si ya tienes una tarjeta de 12 GB o 16 GB, SDXL no es motivo para alquilar: esa tarjeta ejecuta SDXL a 1024 por 1024 hoy mismo. Flux en FP8 y el entrenamiento de LoRA sí son motivos, porque es lo que 12 GB no pueden contener.
Y elige la tarjeta más barata cuando sea la correcta. Para SD 1.5 y SDXL sin entrenamiento, la RTX 3090 por $230 hace el trabajo por $160 menos al mes que la 4090. Si necesitas 48 GB pero no velocidad, la A6000 por $290 gana a la L40S por $520.
Alquila con nosotros si
La cola nunca está vacía, entrenas LoRAs, quieres cuatro workers en un host, mueves volúmenes reales de salida o quieres pagar con criptomonedas sin verificación de identidad.
No alquiles con nosotros si
Necesitas una tarjeta para una tarde, tu carga son una docena de imágenes al día o quieres una API de generación gestionada. Alquilamos bare metal con root y nada por encima del driver es problema nuestro.
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