ComfyUI, Stable Diffusion ve Flux için en iyi bulut GPU hangisi?

Daha küçük bir GPU, sığmayan bir modeli yine de çalıştırabilir mi?

Evet, daha yavaş. ComfyUI modelleri sistem RAM'i ile VRAM arasında taşır: komut satırı yardımına göre modeller varsayılan olarak kullanıldıktan sonra CPU belleğine boşaltılır ve README'si karttan büyük modeller için ağırlık akışını (weight streaming) açıklar. Bu nedenle BF16'daki bir FLUX.1 [dev] iş akışı 24 GB'lık bir RTX 4090 üzerinde çalışır. Ağırlıkları taşımak her yeni prompt'ta zaman kaybettirir, bu yüzden yukarıdaki tablo her şeyi aynı anda tutan kartı listeler.

FLUX.2 [dev] model kartı başka bir yol gösterir: metin kodlayıcının uzaktan çalıştırıldığı, bir RTX 4090 üzerindeki 4-bit sürüm. Birini seçmeden önce kuantize ve BF16 çıktıları kendi prompt'larınızda karşılaştırın.

İş akışım için hangi GPU'yu seçmeliyim?

• SDXL, SD 1.5, LoRA'lar, ControlNet, upscaler'lar: RTX 4090. 6,9 GB'lık SDXL checkpoint'i ek modeller ve büyük batch'ler için 17 GB bırakır.
• FP8'de FLUX.1 [dev] veya [schnell]: RTX 4090. 17,2 GB'lık hepsi bir arada FP8 dosyası 6,8 GB artacak şekilde sığar.
• BF16'da FLUX.1 veya Flux LoRA eğitimi: RTX 5090. 12B transformer üzerinde LoRA eğitimi, VRAM rehberimizdeki kurala göre yaklaşık 28,8 GB gerektirir.
• Tek grafikte birkaç model, yüksek çözünürlükler, her şey yüklü haldeyken FLUX.2 [klein]: L40S, 48 GB.
• BF16'da FLUX.2 [dev]: bir H200 (141 GB) veya metin kodlayıcı çıkarılmış halde 80 GB'lık bir H100.

Görsel başına saniye rakamı yayımlamıyoruz: hiçbirini ölçmedik ve bu rakamlar adım, çözünürlük ve sampler'a göre değişir.

RTX 5090, RTX 4090'a göre fazladan parayı hak ediyor mu?

İş akışınız 24 ile 32 GB arası gerektirdiğinde, evet. GPUwithCrypto'nin 29 Ekim 2026 tarihli fiyat kontrolüne göre, en düşük self-servis on-demand RTX 5090, en düşük RTX 4090'dan saat başına %52 daha pahalıydı ($0.50 ile $0.33, ikisi de Salad seviyesinde) ve %33 daha fazla VRAM sunuyordu. Salad'ın RTX 4090 fiyatı 1 Kasım 2026'da saat başına $0,33'ten $0,44'e çıkıyor.

NVIDIA'nın RTX 5090 için rakamları: 1.792 GB/s hızında 32 GB GDDR7 ve FP4 Tensor Core'lar; RTX 4090'daki 1.008 GB/s hızında 24 GB GDDR6X'e karşı. Fiyatlarımızda ikili $0.42/saat ve $0.28/saat tutuyor. Tam karşılaştırma: RTX 5090 vs H100.

Kiralık bir GPU'da ComfyUI'yi nasıl çalıştırırım?

PyTorch imajıyla bir instance başlatın, ComfyUI'yi GitHub deposundan kurun ve bir SSH tüneli üzerinden açın. ComfyUI varsayılan olarak 127.0.0.1 adresinde, 8188 portunu dinler, böylece arayüz hiçbir zaman internete açılmaz. Checkpoint'leri models/checkpoints içine, VAE'leri models/vae içine koyun. Her instance'ta, GPU'suna göre boyutlandırılmış ve başlamadan önce gösterilen yerel NVMe diski vardır. Instance'ı sildiğinizde disk silinir, bu yüzden checkpoint'lerinizi önce kopyalayın.

# 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

ComfyUI için spot mu yoksa marketplace GPU mu kullanmalıyım?

Etkileşimli bir oturum için hayır: geri alınan bir GPU oturumu ve diskindeki dosyaları bitirir. 29 Ekim 2026'da Vast.ai marketplace'indeki en ucuz RTX 4090 teklifi saat başına $0.13 idi (Vast.ai genel fiyat akışı), herhangi bir on-demand fiyatın altında. Yeniden başlatılabilen bir toplu render işi için kârlı olabilir. Instance'lar on-demand'dır, spot değil: bakiyeniz yettiği sürece kimse GPU'nuzu geri alamaz ve instance siz durdurana kadar çalışır. Daha fazlası: spot GPU nedir.