Qual è la miglior cloud GPU per ComfyUI, Stable Diffusion e Flux?

Una GPU più piccola può comunque eseguire un modello che non entra?

Sì, più lentamente. ComfyUI sposta i modelli tra RAM di sistema e VRAM: il suo aiuto da riga di comando dice che per impostazione predefinita i modelli vengono scaricati nella memoria della CPU dopo l'uso, e il suo README descrive il weight streaming per i modelli più grandi della scheda. Un workflow FLUX.1 [dev] in BF16 gira quindi su una RTX 4090 da 24 GB. Spostare i pesi costa tempo a ogni nuovo prompt, perciò la tabella sopra elenca la scheda che contiene tutto in una volta.

La model card di FLUX.2 [dev] mostra un'altra strada: una versione a 4 bit con il text encoder eseguito in remoto, su una RTX 4090. Confronta gli output quantizzati e BF16 sui tuoi prompt prima di sceglierne uno.

Quale GPU dovrei scegliere per il mio workflow?

• SDXL, SD 1.5, LoRA, ControlNet, upscaler: RTX 4090. Il checkpoint SDXL da 6,9 GB lascia 17 GB per modelli aggiuntivi e batch grandi.
• FLUX.1 [dev] o [schnell] in FP8: RTX 4090. Il file FP8 all-in-one da 17,2 GB entra con 6,8 GB liberi.
• FLUX.1 in BF16, o training di LoRA Flux: RTX 5090. Il training di LoRA sul transformer da 12B richiede circa 28,8 GB secondo la regola nella nostra guida alla VRAM.
• Più modelli in un solo grafo, alte risoluzioni, FLUX.2 [klein] con tutto caricato: L40S, 48 GB.
• FLUX.2 [dev] in BF16: una H200 (141 GB), oppure una H100 da 80 GB con il text encoder scaricato.

Non pubblichiamo cifre di secondi per immagine: non ne abbiamo misurata nessuna, e cambiano con passi, risoluzione e sampler.

La RTX 5090 vale il sovrapprezzo rispetto a una RTX 4090?

Quando il tuo workflow richiede tra 24 e 32 GB, sì. Secondo il controllo prezzi di GPUwithCrypto del 29 ottobre 2026, la RTX 5090 on-demand self-serve più economica costava il 52% in più all'ora della RTX 4090 più economica ($0.50 contro $0.33, entrambe a Salad) per il 33% di VRAM in più. Il prezzo della RTX 4090 di Salad sale da $0,33 a $0,44 all'ora il 1° novembre 2026.

I dati NVIDIA per la RTX 5090: 32 GB di GDDR7 a 1.792 GB/s e Tensor Core FP4, contro 24 GB di GDDR6X a 1.008 GB/s sulla RTX 4090. Ai nostri prezzi la coppia costa $0.42/ora e $0.28/ora. Confronto completo: RTX 5090 vs H100.

Come eseguo ComfyUI su una GPU a noleggio?

Avvia un'istanza con l'immagine PyTorch, installa ComfyUI dal suo repository GitHub e aprilo tramite un tunnel SSH. ComfyUI ascolta su 127.0.0.1, porta 8188, per impostazione predefinita, quindi l'interfaccia non è mai esposta a internet. Metti i checkpoint in models/checkpoints, i VAE in models/vae. Ogni istanza ha un disco NVMe locale, dimensionato per la sua GPU e mostrato prima dell'avvio. Il disco viene cancellato quando elimini l'istanza, quindi copia prima i tuoi checkpoint.

# on the instance
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188

# on your computer: forward the port (host and SSH port are in the dashboard)
ssh -N -L 8188:127.0.0.1:8188 -p SSH_PORT root@HOST
# then open http://127.0.0.1:8188 in your browser

Devo usare una GPU spot o di un marketplace per ComfyUI?

Per una sessione interattiva, no: una GPU reclamata termina la sessione e i file sul suo disco. L'offerta RTX 4090 più economica sul marketplace di Vast.ai era $0.13 all'ora il 29 ottobre 2026 (feed prezzi pubblico di Vast.ai), sotto qualsiasi prezzo on-demand. Per un batch di render che può ripartire, può convenire. Le istanze sono on-demand, non spot: nessuno può riprendersi la tua GPU finché il tuo saldo la copre, e l'istanza resta attiva finché non la fermi. Di più: cos'è una GPU spot.