Les cartes graphiques compatibles avec Stable Diffusion
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Stable Diffusion nécessite certaines graphiques pour fonctionner correctement. Découvrez les modèles qui vous permettront de le lancer en local.
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L’installation de Stable Diffusion en local est de plus en plus simple que ce soit via Automatic1111, Invoke AI ou encore Easy Diffusion. Cependant, on se pose toujours la question si sa carte graphique actuelle permettra de le faire tourner. Il faut 3 conditions, il faut que la carte soit Nvidia, que son architecture date au minimum de 2016 (avec Pascal) et qu’elle ait 8 Go de Vram.
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Les cartes AMD ont un mal de chien à fonctionner avec Stable Diffusion et c’est catastrophique que Team Red ne se bouge pas le cul, car il pourrait grappiller des parts du marché de Nvidia, car la demande de GPU, compatible avec les IA d’images va exploser dans le futur.
Les cartes graphiques compatibles avec Stable Diffusion
- Pascal: GeForce GTX 1070, 1070 Ti, 1080 et 1080 Ti; GeForce Titan X et Titan XP
- Volta: GeForce Titan V
- Turing: GeForce RTX 2060 Super, 2070, 2070 Super et 2080; GeForce RTX Titan
- Ampere: GeForce RTX 3060 Ti et LHR; GeForce RTX3070 et LHR; GeForce RTX3080 et LHR; GeForce RTX3090
- Ada Lovelace: Toutes les cartes graphiques de la série 40
La série 4000 est évidemment la plus compatible, mais aussi celle qui coute la peau de vos fesses et celle de votre famille :
- GeForce RTX 4090: la carte graphique la plus puissante du marché, avec 18 432 cœurs CUDA et 24 Go de mémoire GDDR6X
- GeForce RTX 4080 Ti: une carte graphique haut de gamme, avec 15 360 cœurs CUDA et 16 Go de mémoire GDDR6X
- GeForce RTX 4070 Ti: une carte graphique milieu de gamme supérieur, avec 9 216 cœurs CUDA et 10 Go au minimum de mémoire GDDR6X
Pour les prix, cela commence à 300 euros pour une GTX 1070 (si vous en trouvez) jusqu’à 2500 balles pour la 4090. En sachant que pour une carte ayant quand même de bonnes performances, il vaut mieux viser un budget entre 600 et 900 euros pour être tranquille. Les 8 Go de Vram sont indiqués pour la génération d’images. Mais si vous voulez utiliser DreamBooth ou Lora pour entrainer vos propres modèles, alors il faut prévoir entre 10 à 12 Go de Vram.
Ce qui est terrible est qu’on est dans un monde avec des processeurs à multi-coeur et les IA n’ont pas été optimisé pour ces architectures. Quand on sait que le Threadripper 3990x d’AMD possède 64 coeurs et 128 Threads, on peut juste imaginer ce qu’il pourrait faire avec Stable Diffusion. En même temps, c’est un processeur qui dépasse les 5000 euros…
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