跑 AI 绘图需要什么配置

AI 绘图的配置门槛不在 CPU 也不在内存，而在显存。模型要加载进显存才能推理，显存不够就只能部分放到内存里跑，速度掉一个数量级，选配置先看显存够不够。 显存是第一道门槛 以常见的 Stable Diffusion（开源文生图模型）为例：跑 1.5 版本出 512×512 的图，6-8G 显存是起步线；跑 SDXL 这类更大的模型出 1024×1024，建议 12G 起步；要叠加 ControlNet、高清放大这类工作流，16G 以上才从容。CPU 只负责调度和数据搬运，8 核左右够用；内存建议给到显存的两倍以上，给模型交换留周转空间。 推理与训练是两码事 多数人说的跑 AI 绘图是推理：加载训练好的模型出图，单张显卡就能胜任。训练是另一回事：自己微调模型，显存需求翻几倍，还要考虑多卡并行和长时间满载的散热供电，这已经不是普通云主机的活。先想清楚自己是出图还是炼丹，两者配置差着一个量级。一个粗略的参考：用单张消费级显卡微调一个中小模型，跑一整夜是常态，中途显存溢出重来也是常态，排期时把失败留进去。 磁盘与系统别忽略 模型文件个头不小，单个 2-7G 很常见，加上各种微调文件（比如 LoRA，一种轻量微调格式）攒几十上百 G 很正常，数据盘按 200G 起步规划比较稳妥；系统装主流 Linux 发行版，驱动和 CUDA（英伟达的并行计算平台）版本对应好。模型权重和产出的图都要定期备份，炼出来的模型往往比机器本身还值钱。 在顺云怎么落 轻量出图和设计辅助，可以先在云电脑 G2 上把工作流跑通，它定位高性能云端电脑，本就覆盖设计、视频这类图形负载；批量推理或训练需求，直接看独享物理资源的裸金属 B4，长时间满载更稳。 先算清自己要出的分辨率和用的模型版本，再对号入座买显存，钱才花在刀刃上。