Anwendung
Hardware für KI-Bildgenerierung
KI-Bildgenerierung lokal: Speicherbedarf aktueller Diffusionsmodelle, Einfluss von Auflösung und Arbeitsablauf sowie passende Grafikspeicher-Klassen.
Software und Modelle benennen
Die GPU-Unterstützung der verwendeten Anwendung ist der zentrale Ausgangspunkt. Verbreitete Werkzeuge wie ComfyUI oder die Diffusers-Bibliothek sind auf CUDA optimiert. Nennen Sie uns möglichst Anwendung, Version und vorgesehene Modelle.
Speicherbedarf der Modelle
| Modell | Parameter Bildmodell | Gewichte in BF16 (ca.) |
|---|---|---|
| Stable Diffusion XL | 2,6 Mrd. (U-Net) | ca. 5 GB, plus Text-Encoder |
| FLUX.1 [dev] | 12 Mrd. | ca. 24 GB, plus Text-Encoder (T5-XXL) |
Zusätzlich zum Modell brauchen die Zwischenergebnisse bei der Bildberechnung Speicher – mehr bei höherer Auflösung, größeren Stapeln und Erweiterungen wie ControlNet oder LoRA-Adaptern.
Auflösung und Arbeitsablauf berücksichtigen
Neben dem Modell beeinflussen Auflösung, zusätzliche Verarbeitungsschritte, Hochskalierung und parallele Aufgaben den Speicherbedarf. Videomodelle brauchen in der Regel deutlich mehr Speicher als Bildmodelle.
Individuelle Konfiguration
Besprechen Sie Ihren Workflow mit uns. Wir stimmen Grafikspeicher, Arbeitsspeicher und Massenspeicher auf die vereinbarte Hardwarekonfiguration ab.