Un GPU pour Stable Diffusion, loué à la semaine ou au mois.
GPU Rent Hub loue un GPU NVIDIA RTX 4090 dédié pour Stable Diffusion à $390 par mois ou $110 par semaine, payable en Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana ou Litecoin, sans vérification d'identité et sans adresse e-mail sur le compte.
De quoi Stable Diffusion a-t-il réellement besoin comme GPU ?
Moins de VRAM que ce que la plupart des gens craignent, et plus de débit brut des shaders que ce que les fiches techniques vous présentent.
La génération d'images est une boucle de débruitage. Le modèle exécute la même passe avant 20 à 50 fois par image, donc la vitesse horloge suit le débit des shaders et des tenseurs, tandis que la VRAM ne décide que de ce qui tient en mémoire. Stable Diffusion 1.5 tourne avec environ 6 GB. SDXL en 1024 par 1024 tourne avec 12 GB et est à l'aise avec 16 GB et un lot de quatre. Les transformers de classe Flux à 12 milliards de paramètres exigent 24 GB avec les poids quantisés en FP8, et sont plus à l'aise avec 32 GB, qui contiennent le transformer en BF16 à côté d'un encodeur de texte FP8. Un LoRA entraîné sur SDXL demande 24 GB. Un LoRA entraîné sur Flux demande 48 GB, sauf quantification. Au-delà, davantage de VRAM permet des lots plus grands, pas des images individuelles plus rapides.
L'arithmétique derrière ces chiffres
Les poids coûtent deux octets par paramètre en BF16 et un octet en FP8. Un transformer de 12B représente donc 24 GB en BF16 et 12 GB en FP8. L'encodeur de texte que la plupart des workflows Flux chargent est la tour d'encodeur de google/t5-v1_1-xxl, soit 4,7B des 11B de paramètres du checkpoint, donc 9,4 GB en BF16 et 4,7 GB en FP8. L'UNet de SDXL représente 2,6B de paramètres, environ 5,2 GB en FP16, ce qui explique pourquoi 12 GB suffisent réellement pour lui. Ajoutez le VAE et les activations de lot, et la seule question est de savoir si le graphe entier reste résident, car le déchargement vers la RAM système est l'endroit où le débit va mourir.
Le débit, pas le marketing des tenseurs
La diffusion passe son temps dans les chemins shader et tensoriel, pas dans les chiffres FP8 clairsemés cités pour le serving LLM. Parmi les cartes dont notre catalogue indique le débit shader FP32, la RTX 4090 est à 82.6 TFLOPS, la RTX 6000 Ada à 91.1 et la RTX 5090 à 104.8. Divisés par le prix mensuel, cela donne 0.212, 0.198 et 0.194 TFLOPS par dollar. La carte bon marché est la plus efficace.
Quel GPU louer pour SDXL, Flux et ComfyUI ?
Classées selon la fréquence à laquelle nous les déployons pour le travail d'image. La colonne par heure GPU est un calcul, pas un compteur : mensuel divisé par 720.
| GPU | VRAM | Bande passante | Mensuel | Hebdomadaire | Par heure GPU | En stock |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Choix par défaut SDXL en batch 8, Flux en FP8 | 24 GB | 1.01 TB/s | $390/mois | $110 | $0.54 | 265 |
| RTX 5090GDDR7, débit en batch, Flux en BF16 | 32 GB | 1.79 TB/s | $540/mois | $155 | $0.75 | 100 |
| L40SECC, carte datacenter, endpoint de production | 48 GB | 864 GB/s | $520/mois | $148 | $0.72 | 74 |
| RTX A600048 GB quand la capacité prime sur la vitesse | 48 GB | 768 GB/s | $290/mois | $82 | $0.40 | 65 |
| RTX 6000 AdaPuce Ada avec 48 GB et ECC | 48 GB | 960 GB/s | $460/mois | $130 | $0.64 | 26 |
| RTX 3090SD 1.5 et SDXL à petit budget | 24 GB | 936 GB/s | $230/mois | $65 | $0.32 | 186 |
| RTX A5000Le moins cher en 24 GB avec ECC, 230 W | 24 GB | 768 GB/s | $190/mois | $55 | $0.26 | 51 |
| L472 W, faible bande passante, à éviter pour SDXL | 24 GB | 300 GB/s | $250/mois | $70 | $0.35 | 104 |
RTX 4090 à $390
Le choix par défaut. 24 GB et 1.01 TB/s couvrent SDXL en lot de 8, Flux en FP8 et les piles ControlNet, et c'est notre plus grand stock.
RTX 5090 à $540
Pour le travail par lots. 1.79 TB/s de GDDR7, soit 77% de bande passante mémoire de plus que la 4090, et 32 GB contiennent un transformer Flux en BF16.
L40S à $520
Pour un endpoint dont dépendent d'autres personnes : mémoire ECC, 48 GB, carte datacenter passive prévue pour un fonctionnement continu à 350 W.
RTX A6000 à $290
Quand 48 GB comptent plus que la vitesse : entraînement de LoRA Flux, longues chaînes de nœuds, plusieurs modèles résidents. Ampere, donc plus lente, à $6.04 par GB.
Peut-on exécuter ComfyUI sur un GPU loué, et qui voit la sortie ?
Oui, et personne ici. Les deux moitiés de cette réponse comptent, c'est pourquoi les deux sont explicitées.
Ce qui est livré avec le template ComfyUI
Ubuntu 24.04, le pilote NVIDIA, ComfyUI, ComfyUI-Manager et les nœuds personnalisés courants, et aucun modèle. Vous fournissez vos propres checkpoints, LoRA et VAE. Nous ne livrons aucun poids, car nous ne devinerons pas vos licences. L'interface n'est pas non plus exposée pour vous : liez-la à localhost et redirigez le port via SSH, comme indiqué dans la documentation de déploiement.
Ce que nous détenons
La télémétrie de l'hôte se compose de cinq chiffres opérationnels, dont aucun ne décrit votre travail, énumérés en entier sur hébergement GPU sans KYC. Pour le travail d'image, ce qui compte est ce que nous ne détenons pas : aucun agent dans votre système d'exploitation, aucun enregistrement de console, aucune copie de vos prompts, modèles ou sorties, et une clé NVMe locale détruite à la fin du terme. C'est une position sur ce que nous conservons, pas une promesse sur ce qui est connaissable. Ce que cela signifie lorsque quelqu'un demande est exposé sur hébergement GPU sans KYC.
La limite d'utilisation acceptable, énoncée une fois
Notre politique d'utilisation acceptable est une liste fermée de quatre points sur les réseaux et le matériel, pas une revue de contenu, détaillée sur hébergement GPU sans KYC. Ce n'est pas une affirmation selon laquelle la loi cesserait de s'appliquer à vous.
Une commande, un paiement. Comment fonctionne le paiement en cryptomonnaie.
Un deuxième GPU rend-il la génération d'images plus rapide ?
Pas pour une seule image. Pour une file de dix mille images, c'est presque linéaire, et c'est le cas qui vaut la peine d'être acheté.
Une seule passe de diffusion ne se répartit pas utilement entre les cartes, donc deux GPU ne diviseront pas par deux le temps jusqu'à votre premier rendu. Ce qu'ils font, c'est exécuter des workers indépendants contre une seule file d'attente : un processus ComfyUI par carte, chacun détenant sa propre copie du checkpoint. Le débit évolue avec le nombre de cartes, la latence ne bouge pas. Commandez deux GPU ou plus dans une même instance et la remise s'applique automatiquement.
| Configuration RTX 4090 | Remise | Mensuel | Hebdomadaire | Par heure GPU |
|---|---|---|---|---|
| 1 carte | aucune | $390 | $110 | $0.54 |
| 2 cartesun hôte | 5% | $741 | $209 | $0.51 |
| 4 cartesun hôte | 8% | $1,435 | $405 | $0.50 |
| Nœud 8× RTX 409064 vCPU · 376 GB · 2 TB NVMe · 100G | 10% | $2,810 | $790 | $0.49 |
| Nœud 8× RTX 509096 vCPU · 496 GB · 4 TB NVMe · 100G | 10% | $3,890 | $1,120 | $0.68 |
| Nœud 8× L40S128 vCPU · 752 GB · 4 TB NVMe · 100G | 10% | $3,740 | $1,070 | $0.65 |
Comment faire sortir des milliers de rendus de la machine ?
Bande passante incluse, et une vraie contrainte sur la carte la moins chère qu'il faut anticiper.
20 TB de trafic sortant inclus
Par instance, par mois, jamais bridé. À environ 1.5 MB pour un PNG de 1024 pixels, cela représente de l'ordre de 13 millions d'images avant qu'une ligne de bande passante n'apparaisse.
250 GB de NVMe sur la 4090
La contrainte honnête. Un checkpoint Flux pèse environ 24 GB et un SDXL environ 7 GB, donc une vraie bibliothèque remplit ce disque. La 5090, la L40S et l'A6000 sont livrées avec 500 GB.
Conserver la bibliothèque entre les termes
Un volume réseau repose sur du NVMe, est répliqué trois fois dans la région, peut être attaché à plusieurs instances, et survit à l'instance qui l'a créé.
Formules hebdomadaires pour les pics de travail
Sept jours sur une 4090 coûtent $110, soit $0.65 par heure GPU, et se convertissent en formule mensuelle sans reprovisionnement.
Également inclus : alimentation, refroidissement, une liaison montante 100G avec garantie 10G, IPv4 et IPv6, trafic entrant illimité, accès console et réinstallations. Le stockage des snapshots coûte $6 par TB par mois.
Quand louer un GPU pour la génération d'images est-il le mauvais choix ?
Trois cas où vous devriez dépenser votre argent ailleurs, y compris nulle part.
Si vous possédez déjà une carte de 12 ou 16 GB, SDXL n'est pas une raison de louer : cette carte fait tourner SDXL en 1024 par 1024 dès aujourd'hui. Flux en FP8 et l'entraînement de LoRA sont les raisons, car c'est ce que 12 GB ne peuvent pas contenir.
Et prenez la carte la moins chère quand c'est la bonne. Pour SD 1.5 et SDXL sans entraînement, la RTX 3090 à $230 fait le travail pour $160 de moins par mois que la 4090. S'il vous faut 48 GB sans vitesse, l'A6000 à $290 bat la L40S à $520.
Louez chez nous si
La file d'attente n'est jamais vide, vous entraînez des LoRA, vous voulez quatre workers sur un hôte, vous déplacez de vrais volumes de sortie, ou vous voulez payer en cryptomonnaie sans vérification d'identité.
Ne louez pas chez nous si
Vous avez besoin d'une carte pour un après-midi, votre charge de travail est d'une douzaine d'images par jour, ou vous voulez une API de génération gérée. Nous louons du bare metal avec accès root, et rien au-dessus du pilote n'est notre problème.
Dimensionnement associé
Les modèles vidéo changent la réponse : GPU pour la vidéo IA. Au-delà des LoRA : GPU pour le fine-tuning. Capacité carte par carte : guide VRAM GPU.
Louer un GPU pour Stable Diffusion, en clair.
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Puis-je entraîner un LoRA sur un GPU loué ?
Plus d'informations dans la FAQ générale, l'arithmétique des durées dans location de GPU mensuelle ou horaire, les capacités dans DFW-1, IAD-1 et PDX-1.
Une 4090 avec ComfyUI installé, en environ quatre-vingt-dix secondes.
Pas d'e-mail, pas de pièce d'identité, pas de carte. $390 par mois ou $110 par semaine, dans l'une des sept cryptomonnaies, à Dallas, Ashburn ou Hillsboro.