你看我这算力如何？（硬件篇）
作者：小鱼干了
发布时间：2023-06-30 21:58
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/FTYC4O58xihe6U06B_7x7w
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算力是什么？
算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。
GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
CPU： 中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。
显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。
GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。
算力决定什么
GPU的强大主要决定了生图和训练的效率，也就是越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。
显存在生图过程决定了我们直接推理的图片大小（尺寸），同GPU一样，在训练的时候又受制于训练工具的要求显存的容量决定了行还是不行，是门槛。
所以在选择算力的时候我们需要综合GPU性能和显存大小2个参考维度。
先看windows平台的电脑需要什么样的算力。如果你拥有windows平台的个人电脑更容易加入这个party。但也并不是说别的平台就只能喝西北风，后面有讲。
只推荐Nvidia显卡
因为需要使用到CUDA加速，所以显卡大概率只能选择英伟NVIDIA的，AMD的可以不可以，可以，但是很慢很慢（上面对GPU和CPU的原理介绍发现也可以不用显卡用CPU跑图，就是速度极~~慢）
至于买哪个型号的显卡，这个主要取决于你的预算和对算力换算成时间的忍耐度了。下面有一张表，可以按需获取。
这里有一张可能不太具备时效性的表，仅作参考。
各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学🕸️）
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71-SdeNk/edit#gid=0
AMD，不yes吗？
实在要头铁AMD的可以看看下面这个链接，我确实没有亲测过。
你看我家这个行吗？
如果你很爱学习（玩游戏），大概率早已攒了一台个人电脑，那就再好不过了，只是你需要确定一下你电脑的配置，显卡是什么型号的，最关键的是显卡的显存是多大的。（主流游戏办公电脑是8G显存）
根据我的实际感受，如果显卡是英伟达的2060s以上，在生图等待的时间上是勉强能接受的，更差的就可能有点难受。
而显存8G能直接出图的尺寸阈值在1024x1024左右，更大的图容易爆显存。而12G及以上的显存才能更舒适的运作。
如果你问我买什么，我会推荐，3060 12G的任意一款便宜的显卡（矿卡也行），因为这是最具性价比的选择，兼具功耗，价格和性能。12G显存可以生成更大的图，且可以炼丹入门的最低配，训练相关后面聊。 而家里已经有组好的pc电脑，可惜是8G显存，甚至是6G或者4G的也没关系，可以用，已经有很多模型很多插件降低了显存门槛，你可以根据自己学习深度之后再考虑是否需要更强大的GPU。先能稳定的出图是好的开始，成功的一半。
你看我MAC行吗？
相信大部分互联网设计师这个时候都掏出了一台银白锃亮的macbook出来了。可能是公司发的办公，也可能是为了那些诱人的设计工具斥巨资买的。那... 你还是可以看看你的MacBook是Intel的芯片还是apple自研的M1或M2.前者还需要再查看一下（集显就别想了，独显AMD就不yes，Nvidia就查看上面的表吧）后者目前有2个使用sd的方法，分别对应2种不同的工具。但目前在实际生产上2种方法都存在一些问题。1.本地部署webui，使用M1 芯片进行生图。（部署较辅助，生图速度较慢） 2.使用apple官方提供的coreML技术将模型转化，生图速度超过4090（工具没有生态，功能简单，严重缺失）具体搭建参考 或参考防灾指南的工具篇：
另外，很多公司在研究sd的时候是十分愿意一次性采购一些显卡作为办公资产提供给美术设计团队，进一步降低了因为GPU导致的学习成本，这样的情况，请用力采购4090！~~
至于a100（显卡），现在已经被漂亮国作为战略物资对我国封锁，你和你们公司有钱也买不了了... 云服务商可能私藏了一些哟~ 我真的不想（没钱）买电脑最后，还是要为很多没有个人电脑，也暂时没有预算购买合适电脑的人考虑一下。就像MJ一样可以接受每个月支出一笔增值服务。 那就要学会利用网络资源了。这部分可以使用很多现在有点卷成红海迹象的ToC图片生产工具，是的，我的意思就是你可以“白用”他们的算力度过基础学习阶段是没有问题的，这里就不适合列举这些产品了，有合适的以后我再回来补充吧，有需要的可以自己搜或者咨询一下。等深入了解之后再决定是否购买个人电脑，还是在线云部署。（我其实不是很赞同购买云服务然后再部署，因为这样可能会消耗你大量的精力在维护调试服务上）并且你可能会被他们调教过的工具改变使用习惯。好了，算力解决了，可以去运行你的生图工具吧。
参考
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