Який найкращий хмарний GPU для ComfyUI, Stable Diffusion і Flux?

Чи може менша GPU все одно запустити модель, яка не вміщується?

Так, але повільніше. ComfyUI переміщує моделі між системною RAM і VRAM: у довідці командного рядка сказано, що за замовчуванням моделі вивантажуються в пам'ять CPU після використання, а в README описано потокове завантаження ваг для моделей, більших за карту. Тож робочий процес FLUX.1 [dev] у BF16 працює на 24 GB RTX 4090. Переміщення ваг коштує часу на кожному новому промпті, тому таблиця вище вказує карту, яка вміщує все одразу.

Model card FLUX.2 [dev] показує інший шлях: 4-бітна версія з текстовим енкодером, що працює віддалено, на RTX 4090. Порівняйте квантовані та BF16 результати на власних промптах, перш ніж зупинитися на одному.

Яку GPU вибрати для мого робочого процесу?

• SDXL, SD 1.5, LoRAs, ControlNet, апскейлери: RTX 4090. Чекпойнт SDXL на 6.9 GB залишає 17 GB для додаткових моделей і великих батчів.
• FLUX.1 [dev] або [schnell] у FP8: RTX 4090. Файл FP8 all-in-one на 17.2 GB вміщується із запасом 6.8 GB.
• FLUX.1 у BF16 або тренування Flux LoRA: RTX 5090. Тренування LoRA на трансформері на 12B потребує близько 28.8 GB за правилом із нашого посібника з VRAM.
• Кілька моделей в одному графі, високі роздільні здатності, FLUX.2 [klein] з усім завантаженим: L40S, 48 GB.
• FLUX.2 [dev] у BF16: один H200 (141 GB) або 80 GB H100 з вивантаженим текстовим енкодером.

Ми не публікуємо цифр секунд на зображення: ми їх не вимірювали, і вони змінюються залежно від кроків, роздільності та семплера.

Чи варта RTX 5090 доплати порівняно з RTX 4090?

Коли ваш робочий процес потребує від 24 до 32 GB — так. Згідно з перевіркою цін GPUwithCrypto від 29 жовтня 2026 року, найдешевша самообслуговувана on-demand RTX 5090 коштувала на 52% більше за годину, ніж найдешевша RTX 4090 ($0.50 проти $0.33, обидві за Salad), за 33% більше VRAM. Ціна RTX 4090 у Salad зростає з $0.33 до $0.44 за годину 1 листопада 2026 року.

Цифри NVIDIA для RTX 5090: 32 GB GDDR7 на 1,792 GB/s і FP4 Tensor Cores, проти 24 GB GDDR6X на 1,008 GB/s у RTX 4090. За нашими цінами пара коштує $0.42/година і $0.28/година. Повне порівняння: RTX 5090 vs H100.

Як запустити ComfyUI на орендованій GPU?

Запустіть інстанс з образом PyTorch, встановіть ComfyUI з його репозиторію на GitHub і відкрийте його через SSH-тунель. ComfyUI за замовчуванням слухає 127.0.0.1, порт 8188, тож інтерфейс ніколи не відкритий в інтернет. Покладіть чекпойнти в models/checkpoints, VAE в models/vae. Кожен інстанс має локальний NVMe-диск, розмір якого відповідає його GPU і показується перед стартом. Диск стирається, коли ви видаляєте інстанс, тож спершу скопіюйте свої checkpoints.

# 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

Чи варто використовувати spot або маркетплейс GPU для ComfyUI?

Для інтерактивної сесії — ні: відібрана GPU завершує сесію і файли на її диску. Найдешевша пропозиція RTX 4090 на маркетплейсі Vast.ai становила $0.13 за годину 29 жовтня 2026 року (публічний фід цін Vast.ai), нижче за будь-яку on-demand ціну. Для пакета рендерів, який можна перезапустити, це може окупитися. Інстанси є on-demand, а не spot: ніхто не може забрати ваш GPU, поки ваш баланс його покриває, і інстанс працює, доки ви його не зупините. Докладніше: що таке spot GPU.