Stable Diffusion: Welche Grafikkarten sich gut für die Bilder-KI eignen
Wer Stable Diffusion AI daheim nutzen möchte, braucht viel Rechenpower. Wir haben 20 Grafikkarten unter Windows und Linux ausprobiert und geben Auswahltipps.
(Bild: Erzeugt mit Stable Diffusion durch c't)
So schöne Ergebnisse die Bilder-KI auch produzieren kann: Stable Diffusion hat ein kleines Problem. Sie ist nicht ganz stabil. Die erzeugten Bilder sehen anders aus, wenn man bei sonst gleichen Parametern lediglich die gewünschte Auflösung erhöht. Daher ist es leider nicht möglich, in niedrigen Auflösungen herumzuprobieren, bis das Ergebnis den eigenen Wünschen entspricht, und dann das Bild einfach nochmal über Nacht in hoher Auflösung berechnen zu lassen. Und mit hoher Auflösung sind hier bereits Bilder in Full HD gemeint, also mit 1920 × 1080 Bildpunkten. Wer also schöne und zugleich hochauflösende Bilder erzeugen möchte, benötigt starke Hardware und die jeweils dazu passenden Treiber, Software-Versionen und das optimale Betriebssystem.
Der Prozessor und der Hauptspeicher spielen für Stable Diffusion AI eine untergeordnete Rolle, die Berechnungen muss hauptsächlich die Grafikkarte stemmen. Üblicherweise gilt dann, dass zur optimalen Auslastung der Rechenwerke möglichst der komplette Datensatz in den lokalen Grafikspeicher passen muss. Bei Stable Diffusion ist das noch etwas restriktiver. Ist der Grafikspeicher zu klein und der Datensatz passt nicht hinein, bricht die Berechnung mit einer Fehlermeldung ab – oft erst ganz am Ende einer bis zu 20-minütigen Wartezeit.
Damit Ihnen dieses Frusterlebnis erspart bleibt, haben wir anhand dreier unterschiedlich anspruchsvoller KI-Bilder ausprobiert, mit welcher AMD- oder Nvidia-Grafikkarte Sie wie viel Zeit einplanen müssen und wie groß deren Speicherpolster am besten ist. Stable Diffusion steuert die jeweilige GPU über die Programmierschnittstelle Nvidia CUDA in Windows und Linux oder im Falle von AMDs Radeon per ROCm unter Linux an.
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