# ComfyUI, Stable Diffusion, Flux를 위한 최고의 클라우드 GPU는 무엇인가요?

> ComfyUI, Stable Diffusion, Flux를 위한 최고의 클라우드 GPU: SDXL과 Flux FP8에는 RTX 4090, BF16의 FLUX.1 dev에는 RTX 5090 또는 L40S. VRAM 계산, 암호화폐 가격.

- URL: https://gpuwithcrypto.com/ko/best-gpu-for/comfyui-flux/
- 최종 업데이트: 2026-10-29
- 발행자: GPUwithCrypto (https://gpuwithcrypto.com)

이미지 워크플로에는 모델 파일이 VRAM에 올라가야 합니다: diffusion 모델, 텍스트 인코더, VAE입니다. 인기 모델별로 무엇이 로드되는지, 저희 GPU 중 어느 것이 이를 담는지, 시간당 가격을 정리했습니다.

**빠른 답변 — ComfyUI, Stable Diffusion, Flux를 위한 최고의 클라우드 GPU는 무엇인가요?**

ComfyUI를 위한 최고의 클라우드 GPU는 모델 파일을 VRAM에 담는 가장 저렴한 카드입니다: SDXL(6.9 GB 체크포인트)과 FP8의 FLUX.1 [dev](17.2 GB)에는 RTX 4090(24 GB), BF16의 FLUX.1 [dev](텍스트 인코더 포함 29.3~34.2 GB)에는 RTX 5090(32 GB) 또는 L40S(48 GB)입니다. 2026년 10월 29일 기준, **GPUwithCrypto**은 RTX 4090을 시간당 $0.28에 임대하며 암호화폐로 결제합니다.

## 이미지 모델마다 VRAM이 얼마나 필요한가요?

Total = 2026년 10월 29일 Hugging Face에 명시된 대로 ComfyUI가 한 번의 생성에 로드하는 파일 (십진 GB). Smallest fit = 총합을 한 번에 담는 저희 GPU 중 가장 저렴한 것. 고해상도 이미지와 큰 배치는 여기에 활성화 메모리를 더합니다.

| 모델 | 파라미터 (공식) | 로드되는 파일 | 총합 | 최소 사양 | 시간당 GPUwithCrypto | 라이선스 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SDXL 1.0 base | 3.5B | sd_xl_base_1.0 체크포인트 6.9 GB (UNet, 텍스트 인코더 2개, VAE) | 6.9 GB | RTX 4090 24 GB | 시간당 $0.28 | CreativeML Open RAIL++-M |
| FLUX.1 [dev], FP8 | 12B | Comfy-Org flux1-dev-fp8 체크포인트 17.2 GB (FP8 모델, 텍스트 인코더, VAE) | 17.2 GB | RTX 4090 24 GB | 시간당 $0.28 | FLUX.1 [dev] 비상업용 |
| FLUX.1 [dev], BF16 + T5 FP8 | 12B | flux1-dev 23.8 GB + T5-XXL FP8 4.9 GB + CLIP-L 0.25 GB + VAE 0.34 GB | 29.3 GB | RTX 5090 32 GB | 시간당 $0.42 | FLUX.1 [dev] 비상업용 |
| FLUX.1 [dev] 또는 [schnell], 모두 BF16/FP16 | 12B | flux1 모델 23.8 GB + T5-XXL FP16 9.8 GB + CLIP-L 0.25 GB + VAE 0.34 GB | 34.2 GB | L40S 48 GB | 시간당 $0.82 | [dev] 비상업용 · [schnell] Apache-2.0 |
| FLUX.2 [klein] 9B | 9B | 모델 18.2 GB + Qwen3 8B 텍스트 임베더 16.4 GB (BF16) | 모델 카드 기준 약 29 GB | RTX 5090 32 GB | 시간당 $0.42 | FLUX 비상업적 라이선스 |
| FLUX.2 [dev] | 32B | 모델 64.4 GB + 텍스트 인코더 48.0 GB (BF16) + VAE 0.34 GB | 112.8 GB | H200 141 GB | 시간당 $3.07 | FLUX 비상업적 라이선스 |

*가격 확인일: 2026년 10월 29일.*

산술적으로 FLUX.1 [dev] 전부를 BF16/FP16으로 하면 23.8 + 9.8 + 0.25 + 0.34 = 34.2 GB입니다. FLUX.2 [dev]는 텍스트 인코더가 프롬프트를 인코딩한 뒤 언로드되면 80 GB H100 또는 A100에 들어갑니다. 그러면 64.4 GB 모델만 단독으로 적재됩니다.

## 더 작은 GPU에서도 들어가지 않는 모델을 실행할 수 있나요?

네, 더 느리게 실행됩니다. ComfyUI는 모델을 시스템 RAM과 VRAM 사이에서 옮깁니다. 명령줄 도움말에 따르면 기본적으로 모델은 사용 후 CPU 메모리로 언로드되며, README에서는 카드보다 큰 모델을 위한 가중치 스트리밍을 설명합니다. 따라서 BF16의 FLUX.1 [dev] 워크플로는 24 GB RTX 4090에서 실행됩니다. 가중치 이동은 새 프롬프트마다 시간이 걸리므로, 위 표에는 모든 것을 한 번에 적재하는 카드를 나열했습니다.

FLUX.2 [dev] 모델 카드는 또 다른 경로를 보여줍니다. 텍스트 인코더를 원격으로 실행하는 4-bit 버전을 RTX 4090에서 사용하는 방식입니다. 하나를 선택하기 전에 양자화 버전과 BF16 버전의 출력을 직접 사용하는 프롬프트로 비교해 보세요.

## 내 워크플로에 어떤 GPU를 선택해야 하나요?

- **SDXL, SD 1.5, LoRA, ControlNet, 업스케일러:** [RTX 4090](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/rtx-4090/ "RTX 4090을 시간당 임대하는 비용은 얼마인가요?"). 6.9 GB SDXL 체크포인트는 추가 모델과 큰 배치를 위해 17 GB를 남깁니다.
- **FP8의 FLUX.1 [dev] 또는 [schnell]:** RTX 4090. 17.2 GB 올인원 FP8 파일이 6.8 GB 여유를 두고 들어갑니다.
- **BF16의 FLUX.1 또는 Flux LoRA 학습:** [RTX 5090](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/rtx-5090/ "클라우드에서 RTX 5090 대여 비용은 얼마인가요?"). 12B 트랜스포머의 LoRA 학습에는 [VRAM 가이드](https://gpuwithcrypto.com/ko/how-much-vram-do-i-need/ "LLM을 실행하거나 파인튜닝하는 데 VRAM은 얼마나 필요할까?")의 규칙에 따라 약 28.8 GB가 필요합니다.
- **하나의 그래프에 여러 모델, 고해상도, 모든 것을 적재한 FLUX.2 [klein]:** [L40S](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/l40s/ "L40S는 시간당 얼마인가요?"), 48 GB.
- **BF16의 FLUX.2 [dev]:** H200 한 대(141 GB), 또는 텍스트 인코더를 언로드한 80 GB [H100](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/h100/ "H100을 시간당 렌탈하는 데 얼마가 드나요?").

이미지당 초 수치는 게시하지 않습니다. 측정한 적이 없고, 단계, 해상도, 샘플러에 따라 달라지기 때문입니다.

## RTX 5090은 RTX 4090보다 추가 비용을 지불할 가치가 있나요?

워크플로에 24~32 GB가 필요하다면 그렇습니다. GPUwithCrypto의 2026년 10월 29일 가격 확인에 따르면, 셀프서비스 온디맨드 RTX 5090의 최저 시간당 요금은 최저 RTX 4090보다 시간당 52% 더 비쌌습니다($0.50 대 $0.33, 둘 다 Salad 기준). 그 대가로 VRAM은 33% 더 많았습니다. Salad의 RTX 4090 가격은 2026년 11월 1일 시간당 $0.33에서 $0.44로 인상됩니다.

NVIDIA의 RTX 5090 사양: 1,792 GB/s의 32 GB GDDR7 및 FP4 Tensor Cores. RTX 4090의 경우 1,008 GB/s의 24 GB GDDR6X입니다. 저희 가격 기준으로 두 제품은 각각 시간당 $0.42와 시간당 $0.28입니다. 전체 비교: [RTX 5090 vs H100](https://gpuwithcrypto.com/ko/compare/rtx-5090-vs-h100/ "AI용 RTX 5090 vs H100: 언제 저렴한 카드로 충분할까?").

## 임대한 GPU에서 ComfyUI를 어떻게 실행하나요?

PyTorch 이미지로 인스턴스를 시작하고, GitHub 저장소에서 ComfyUI를 설치한 뒤 SSH 터널을 통해 엽니다. ComfyUI는 기본적으로 127.0.0.1의 8188 포트에서 수신하므로 인터페이스가 인터넷에 노출되지 않습니다. 체크포인트는 `models/checkpoints`에, VAE는 `models/vae`에 넣으세요. 모든 인스턴스에는 해당 GPU에 맞춰 크기가 정해진 로컬 NVMe 디스크가 있으며, 시작 전에 표시됩니다. 인스턴스를 삭제하면 디스크가 지워지므로 체크포인트를 먼저 복사해 두세요.

*comfyui-on-a-rented-gpu.sh*

```bash
# 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

```

## ComfyUI에 스팟 또는 마켓플레이스 GPU를 사용해야 하나요?

대화형 세션에는 아닙니다. 회수된 GPU는 세션과 디스크의 파일을 종료시킵니다. 2026년 10월 29일 Vast.ai 마켓플레이스에서 가장 저렴한 RTX 4090 오퍼는 시간당 $0.13이었으며(Vast.ai 공개 가격 피드), 온디맨드 가격보다 낮았습니다. 재시작할 수 있는 배치 렌더링에는 도움이 될 수 있습니다. 인스턴스는 스팟이 아닌 온디맨드 방식입니다. 잔액이 유지되는 동안 누구도 GPU를 회수할 수 없으며, 직접 중지할 때까지 인스턴스가 실행됩니다. 더 보기: [스팟 GPU란 무엇인가](https://gpuwithcrypto.com/ko/what-is/spot-gpu/ "spot GPU란 무엇이며, 가치가 있을까?").

## ComfyUI 및 Flux GPU 질문

### Flux에는 VRAM이 얼마나 필요한가요?

FLUX.1 [dev]는 모든 것을 BF16/FP16으로 적재하면 34.2 GB, T5 텍스트 인코더를 FP8로 하면 29.3 GB, 올인원 FP8 파일로는 17.2 GB를 적재합니다. 따라서 L40S, RTX 5090 또는 RTX 4090이 필요합니다. FLUX.2 [dev]는 BF16으로 112.8 GB를 적재합니다.

### 24 GB RTX 4090에서 FLUX.1 [dev]를 실행할 수 있나요?

네. FP8 체크포인트(17.2 GB)는 완전히 들어갑니다. BF16 모델(23.8 GB)도 실행되는데, ComfyUI가 가중치를 시스템 RAM과 VRAM 사이에서 옮기기 때문입니다. 다만 새 프롬프트마다 해당 전송을 기다려야 합니다.

### SDXL에는 VRAM이 얼마나 필요한가요?

SDXL 1.0 기본 체크포인트는 텍스트 인코더와 VAE 포함 6.9 GB이므로 저희가 임대하는 모든 GPU에 들어갑니다. 시간당 $0.28의 RTX 4090은 같은 그래프에 LoRA, ControlNet 모델, 업스케일러를 위한 공간을 남깁니다.

### FLUX.2 [dev]에는 VRAM이 얼마나 필요한가요?

32B 모델은 BF16으로 64.4 GB, 텍스트 인코더는 48.0 GB로 총 112.8 GB입니다. H200 한 대가 둘 다 적재합니다. 80 GB H100은 텍스트 인코더를 언로드한 상태로 모델을 적재합니다. 모델 카드에는 원격 텍스트 인코더와 함께 RTX 4090에서 실행하는 4-bit 버전도 나와 있습니다.

### FLUX 모델을 상업적으로 사용할 수 있나요?

각 라이선스를 확인하세요. FLUX.1 [schnell]은 Apache-2.0입니다. FLUX.1 [dev], FLUX.2 [dev], FLUX.2 [klein] 9B는 Black Forest Labs의 비상업적 라이선스를 사용합니다. 상업적 작업 전에 해당 약관을 읽어 보세요.

### GPU를 암호화폐로 결제할 수 있나요?

네. GPUwithCrypto는 US$1 충전에서 BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR로 결제할 수 있으며, 신분증도 카드도 필요 없습니다. 인스턴스는 실행되는 동안 시간당 요금으로 분 단위 과금되며, 해당 GPU에 구매해 둔 GPU-시간에서 차감됩니다. 인스턴스를 중지하면 즉시 과금이 멈춥니다.

## 출처

1. [FLUX.1 [dev] 모델 카드 및 파일](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
2. [FLUX.1 [schnell] 모델 카드 및 파일](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
3. [FLUX.2 [dev] 모델 카드 및 파일](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
4. [FLUX.2 [klein] 9B 모델 카드 및 파일](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
5. [ComfyUI용 Flux 텍스트 인코더(T5-XXL, CLIP-L)](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders) — ComfyUI / Hugging Face (read 2026-10-29)
6. [Comfy-Org Flux-1-Dev 파일(FP8 체크포인트)](https://huggingface.co/Comfy-Org/Flux-1-Dev) — Comfy-Org / Hugging Face (read 2026-10-29)
7. [Stable Diffusion XL 1.0 발표](https://stability.ai/news-updates/stable-diffusion-sdxl-1-announcement) — Stability AI (read 2026-10-29)
8. [stable-diffusion-xl-base-1.0 파일](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) — Stability AI / Hugging Face (read 2026-10-29)
9. [ComfyUI README 및 명령줄 옵션](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) — ComfyUI (read 2026-10-29)
10. [NVIDIA RTX Blackwell 아키텍처 백서(RTX 5090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/blackwell/nvidia-rtx-blackwell-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
11. [NVIDIA Ada GPU 아키텍처 백서 (RTX 4090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
12. [SaladCloud 가격 변경, 2026년 11월](https://blog.salad.com/saladcloud-price-changes-november-2026) — Salad (read 2026-10-29)
13. [Vast.ai 공개 GPU 가격 피드](https://storage.googleapis.com/vast-public-gpu-pricing/gpu-pricing-public.json) — Vast.ai (read 2026-10-29)

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GPUwithCrypto: GPUwithCrypto는 클라우드 GPU(NVIDIA H100, H200, B200, A100, L40S, RTX 4090, RTX 5090)를 분 단위로 임대하며, KYC 없이 암호화폐로 결제합니다. 각 GPU 가격은 2026년 10월 29일 기준으로 확인된 특정 온디맨드 참조 가격보다 최소 15% 낮게 책정됩니다.