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解决方案 · 图像与视频
面向图像与视频生成的 GPU 服务器。
在 GeForce 和 RTX PRO 显卡上按月运行扩散模型、视频模型、ComfyUI 工作流和批量渲染。
- 1× RTX 5090最佳搭配
- 32 GB显存
- $329每月
- $329 起最低价选择
图像和视频生成对 GPU 的要求。
- 1
高速 GDDR7 显存
扩散模型和视频模型在每一步都要搬运大量激活值：RTX 5090 上为 1.8 TB/s，RTX PRO 6000 上为 1.6 TB/s。
- 2
视频所需的充足显存
视频模型和高分辨率很快就会超过 24 GB。RTX 5090 有 32 GB，RTX PRO 6000 有 96 GB，L40S 有 48 GB。
- 3
低精度 Tensor Core
Blackwell 显卡支持 FP8 和 FP4，近期的扩散模型流水线正是用它们来加速推理。
最适合图像和视频生成的 GPU。
第一项是最佳选择；另外两项则在速度、显存或生态与价格之间做了取舍。
-
最佳配置
1× NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · 每块 GPU 1.8 TB/s
- 互联方式
- 单 GPU
- vCPU · RAM
- 16 · 64 GB
- NVMe
- 1 TB
$329/月
$481 -
备选
1× NVIDIA RTX PRO 6000
96 GB GDDR7 ECC · 每块 GPU 1.6 TB/s
- 互联方式
- 单 GPU
- vCPU · RAM
- 24 · 180 GB
- NVMe
- 1.92 TB
$959/月
$1,380 -
备选
1× NVIDIA L40S
48 GB GDDR6 ECC · 每块 GPU 864 GB/s
- 互联方式
- 单 GPU
- vCPU · RAM
- 12 · 96 GB
- NVMe
- 1 TB
$789/月
$1,139
您的模型需要多大的服务器？
模型权重在 FP16/BF16 下每参数约 2.4 字节（已含余量）。分辨率、视频长度和批量大小会在此基础上增加激活值所需的显存。
| 模型规模 | FP16/BF16 推理 |
|---|---|
| 3B约 7 GB | 1× RTX 5080$199/月 |
| 8B约 19 GB | 1× RTX 4090$269/月 |
| 12B约 29 GB | 1× RTX 5090$329/月 |
| 14B约 34 GB | 2× RTX 4090$538/月 |
| 20B约 48 GB | 2× RTX 5090$658/月 |
| 32B约 77 GB | 1× RTX PRO 6000$959/月 |
按照我们的经验法则（92% 显存可用），能容纳该模型的最便宜配置。尝试其他规格 · 热门开放模型的显存需求
图像和视频生成软件及我们的建议。
- ComfyUI面向图像和视频扩散模型的基于节点的工作流。
- Hugging Face Diffusers面向扩散模型的 Python 流水线。
- PyTorch + xFormers / SDPA面向大分辨率的显存高效注意力机制。
- FFmpeg 配合 NVENC在 NVIDIA 显卡上进行硬件视频编码。
小贴士
- 为每块 GPU 运行一个工作进程，并通过队列向它们分发任务：吞吐量会随显卡数量增加而提升。
- 把模型检查点保存在本地 NVMe 上；从网络加载会拖慢每一次重启。
- 仅通过 SSH 隧道或经过身份验证的代理来开放 Web 界面。
小提示
对于生成任务，显存决定了您能运行什么模型，显存带宽决定了速度快慢。一台服务器里的多块显卡可以并行运行多个任务；单个图像生成任务很少会跨多块 GPU。
相关指南
- 在 GPU 服务器上部署 ComfyUI在您自己的 GPU 服务器上安装并运行 ComfyUI：使用 CUDA 13 版 PyTorch，把模型放在 NVMe 磁盘上，每块 GPU 运行一个 systemd 实例，并通过 SSH 隧道或带身份验证的代理远程访问。
- 在新 GPU 服务器上的第一个小时您的服务器会附带地址、SSH root 权限，以及您下单时选择的软件；其余的一切都由您自己决定。这第一个小时将涵盖登录、硬件检查、系统更新以及创建 sudo 用户。
- Docker 使用 GPU：NVIDIA 与 ROCm 容器容器可以让 CUDA、ROCm 和各种框架的版本都不必装在主机上。主机只需要 GPU 驱动、Docker，以及在使用 NVIDIA GPU 时所需的 NVIDIA Container Toolkit。
- 2026年 Stable Diffusion、Flux 与 AI 视频生成显卡推荐Stable Diffusion、Flux 和 AI 视频生成用什么显卡？FLUX、SD 3.5、Qwen-Image、Wan 2.2 和 LTX-2.5 的官方模型大小与显存需求，覆盖 RTX 5080 至 H200。
图像与视频相关问题。
其他工作负载：LLM 训练、微调、推理与服务、3D 渲染与 VFX、研究与 HPC。
选 RTX 5090 还是 RTX PRO 6000？
当模型能放进 32 GB 显存时，RTX 5090 的单张图像成本最低。RTX PRO 6000 采用同一代 GPU，配备 96 GB ECC 显存，适合大型视频模型或同时加载多个模型。
我可以运行 ComfyUI 并通过浏览器访问它吗？
可以：在服务器上启动它，然后按照 SSH 指南所述，通过 SSH 隧道打开。请避免将它直接暴露在公网上。
一台服务器最多能配备多少块显卡？
GeForce 服务器配备 1、2 或 4 块显卡；RTX PRO 6000 和 L40S 服务器配备 1、2、4 或 8 块。