Una GPU per Stable Diffusion, noleggiata a settimana o a mese.
GPU Rent Hub noleggia una GPU NVIDIA RTX 4090 dedicata per Stable Diffusion a $390 al mese o $110 a settimana, pagabile in Bitcoin, Ethereum, USDT, USDC, Monero, Solana o Litecoin, senza verifica dell'identità e senza indirizzo email sull'account.
Di cosa ha davvero bisogno Stable Diffusion da una GPU?
Meno VRAM di quanto molti temano e più throughput shader grezzo di quanto mostrino le schede tecniche.
La generazione di immagini è un ciclo di denoising. Il modello esegue lo stesso forward pass da 20 a 50 volte per immagine, quindi la velocità effettiva segue il throughput di shader e tensor, mentre la VRAM decide solo cosa ci sta del tutto. Stable Diffusion 1.5 gira in circa 6 GB. SDXL a 1024 per 1024 gira in 12 GB ed è comoda a 16 GB con un batch di quattro. I transformer Flux-class da 12 miliardi di parametri richiedono 24 GB con i pesi quantizzati in FP8, e stanno meglio su 32 GB, che contengono il transformer in BF16 accanto a un encoder di testo FP8. Un LoRA addestrato su SDXL vuole 24 GB. Un LoRA addestrato su Flux vuole 48 GB a meno che non si quantizzi. Oltre quel punto, più VRAM consente batch più grandi, non immagini singole più veloci.
L'aritmetica dietro quei numeri
I pesi costano due byte per parametro in BF16 e un byte in FP8. Un transformer da 12B è quindi 24 GB in BF16 e 12 GB in FP8. L'encoder di testo caricato dalla maggior parte dei flussi Flux è la torre encoder di google/t5-v1_1-xxl, 4,7 miliardi di parametri degli 11 miliardi del checkpoint, quindi 9,4 GB in BF16 e 4,7 GB in FP8. L'UNet SDXL è da 2,6 miliardi di parametri, circa 5,2 GB in FP16, ed è per questo che 12 GB sono davvero sufficienti. Aggiungete il VAE e le attivazioni del batch e l'unica domanda è se l'intero grafo resta residente, perché scaricare nella RAM di sistema è dove il throughput va a morire.
Throughput, non marketing dei tensor
La diffusione trascorre il suo tempo nei percorsi shader e tensor, non nelle cifre sparse in FP8 citate per il serving LLM. Tra le schede per cui il nostro catalogo riporta il throughput shader FP32, la RTX 4090 è 82.6 TFLOPS, la RTX 6000 Ada 91.1 e la RTX 5090 104.8. Diviso per il prezzo mensile, sono 0.212, 0.198 e 0.194 TFLOPS per dollaro. La scheda economica è quella efficiente.
Quale GPU noleggiare per SDXL, Flux e ComfyUI?
Ordinate in base a quanto spesso le distribuiamo per il lavoro con le immagini. La colonna per GPU/ora è aritmetica, non un contatore: mensile diviso 720.
| GPU | VRAM | Larghezza di banda | Mensile | Settimanale | Per GPU/ora | Disponibili |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Scelta predefinita SDXL a batch 8, Flux in FP8 | 24 GB | 1.01 TB/s | $390/mese | $110 | $0.54 | 265 |
| RTX 5090GDDR7, throughput batch, Flux in BF16 | 32 GB | 1.79 TB/s | $540/mese | $155 | $0.75 | 100 |
| L40SECC, scheda datacenter, endpoint di produzione | 48 GB | 864 GB/s | $520/mese | $148 | $0.72 | 74 |
| RTX A600048 GB quando la capacità batte la velocità | 48 GB | 768 GB/s | $290/mese | $82 | $0.40 | 65 |
| RTX 6000 AdaSilicio Ada con 48 GB ed ECC | 48 GB | 960 GB/s | $460/mese | $130 | $0.64 | 26 |
| RTX 3090SD 1.5 e SDXL a basso costo | 24 GB | 936 GB/s | $230/mese | $65 | $0.32 | 186 |
| RTX A5000La 24 GB con ECC più economica, 230 W | 24 GB | 768 GB/s | $190/mese | $55 | $0.26 | 51 |
| L472 W, larghezza di banda bassa, da evitare per SDXL | 24 GB | 300 GB/s | $250/mese | $70 | $0.35 | 104 |
RTX 4090 a $390
La scelta predefinita. 24 GB e 1.01 TB/s coprono SDXL a batch 8, Flux in FP8 e stack ControlNet, ed è la nostra scorta più ampia.
RTX 5090 a $540
Per il lavoro a batch. 1.79 TB/s di GDDR7 sono il 77% di larghezza di banda di memoria in più rispetto alla 4090, e 32 GB contengono un transformer Flux in BF16.
L40S a $520
Per un endpoint da cui dipendono altri: memoria ECC, 48 GB, una scheda datacenter passiva omologata per il funzionamento continuo a 350 W.
RTX A6000 a $290
Quando 48 GB contano più della velocità: addestramento di LoRA Flux, lunghe catene di nodi, più modelli residenti. Ampere, quindi più lenta, a $6.04 per GB.
Si può eseguire ComfyUI su una GPU noleggiata e chi vede l'output?
Sì, e nessuno qui. Entrambe le metà della risposta contano, quindi le scriviamo entrambe.
Cosa è incluso nel template ComfyUI
Ubuntu 24.04, il driver NVIDIA, ComfyUI, ComfyUI-Manager e i nodi personalizzati comuni, e nessun modello. Fornite voi i vostri checkpoint, LoRA e VAE. Non distribuiamo pesi perché non vogliamo indovinare le vostre licenze. L'interfaccia non è esposta per voi: collegatela a localhost e inoltrate la porta via SSH, come nella documentazione di deployment.
Cosa conserviamo
La telemetria dell'host è cinque numeri operativi e nessuno descrive il vostro lavoro, elencati per intero su hosting GPU senza KYC. La parte che conta per il lavoro con le immagini è ciò che non conserviamo: nessun agente nel vostro sistema operativo, nessuna registrazione della console, nessuna copia di prompt, modelli o output, e una chiave NVMe locale distrutta alla fine del termine. È una posizione su ciò che conserviamo, non una promessa su ciò che è conoscibile. Cosa significhi quando qualcuno chiede è spiegato su hosting GPU senza KYC.
La linea d'uso accettabile, detta una volta
La nostra politica di uso accettabile è un elenco chiuso di quattro punti su reti e hardware, non una revisione dei contenuti, scritta su hosting GPU senza KYC. Non è un'affermazione che la legge smetta di applicarsi a voi.
Un ordine, un pagamento. Come funziona il pagamento in criptovaluta.
Una seconda GPU rende più rapida la generazione di immagini?
Non per una singola immagine. Per una coda di diecimila, è quasi lineare, ed è il caso per cui vale la pena acquistare.
Un singolo passaggio di diffusione non si divide in modo utile tra le schede, quindi due GPU non dimezzeranno il tempo fino al primo render. Ciò che fanno è eseguire worker indipendenti su una coda: un processo ComfyUI per scheda, ciascuno con la propria copia del checkpoint. Il throughput scala con il numero di schede, la latenza non si muove. Richiedete due o più GPU in un'unica istanza e lo sconto si applica automaticamente.
| Configurazione RTX 4090 | Sconto | Mensile | Settimanale | Per GPU/ora |
|---|---|---|---|---|
| 1 scheda | nessuno | $390 | $110 | $0.54 |
| 2 schedeun host | 5% | $741 | $209 | $0.51 |
| 4 schedeun 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 |
Come si tirano fuori dalla macchina migliaia di render?
Larghezza di banda inclusa e un vincolo reale sulla scheda più economica da pianificare.
20 TB di uscita inclusi
Per istanza, al mese, mai limitata. A circa 1.5 MB per un PNG da 1024 pixel, si tratta dell'ordine di 13 milioni di immagini prima che compaia una riga di larghezza di banda.
250 GB di NVMe sulla 4090
Il vincolo onesto. Un checkpoint Flux è circa 24 GB e uno SDXL circa 7 GB, quindi una libreria reale riempie quel disco. 5090, L40S e A6000 montano 500 GB.
Conservare la libreria tra i termini
Un volume di rete è basato su NVMe, replicato tre volte nella regione, collegabile a più istanze, e sopravvive all'istanza che l'ha creato.
Termini settimanali per carichi a burst
Sette giorni su una 4090 costano $110, ovvero $0.65 per GPU/ora, e si convertono in un termine mensile senza riprovisioning.
Inclusi anche: alimentazione, raffreddamento, uplink 100G con garanzia 10G, IPv4 e IPv6, ingresso non misurato, accesso console e reinstallazioni. Lo storage per snapshot è $6 per TB al mese.
Quando noleggiare una GPU per la generazione di immagini è la scelta sbagliata?
Tre casi in cui dovreste spendere i soldi altrove, anche da nessuna parte.
Se possedete già una scheda da 12 GB o 16 GB, SDXL non è un motivo per noleggiare: quella scheda esegue SDXL a 1024 per 1024 già oggi. Flux in FP8 e l'addestramento di LoRA sono i motivi, perché sono ciò che 12 GB non riescono a contenere.
E prendete la scheda più economica quando è quella giusta. Per SD 1.5 e SDXL senza addestramento, la RTX 3090 a $230 fa il lavoro per $160 al mese in meno rispetto alla 4090. Se vi servono 48 GB ma non velocità, la A6000 a $290 batte la L40S a $520.
Noleggiate da noi se
La coda non è mai vuota, addestrate LoRA, volete quattro worker su un host, movimentate volumi reali di output o volete pagare in criptovaluta senza controllo d'identità.
Non noleggiate da noi se
Vi serve una scheda per un pomeriggio, il vostro carico è una dozzina di immagini al giorno o volete un'API di generazione gestita. Noleggiamo bare metal con root, e nulla sopra il driver è un problema nostro.
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Una 4090 con ComfyUI sopra, in circa novanta secondi.
Nessuna email, nessun documento, nessuna carta. $390 al mese o $110 a settimana, in una qualsiasi di sette criptovalute, a Dallas, Ashburn o Hillsboro.