Phần cứng tốt nhất cho Stable Diffusion năm 2025

Vào năm 2025, việc sử dụng AI để tạo hình ảnh và video ngày càng phổ biến và Stable Diffusion là lựa chọn lý tưởng cho nhiều nghệ sĩ 3D trên toàn thế giới. Nhưng để chạy phần mềm này một cách trơn tru trên PC của bạn, hệ thống của bạn cần đáp ứng các yêu cầu của Stable Diffusion. Bài viết này nhằm mục đích cung cấp hiểu biết toàn diện về các yêu cầu hệ thống và đề xuất phần cứng tốt nhất cho Stable Diffusion vào năm 2025.

Hiểu được những yêu cầu này là rất quan trọng cho dù bạn đang tối ưu hóa hệ thống hiện có hay thiết lập hệ thống mới. Việc triển khai đúng các yêu cầu này sẽ giúp bạn tránh được các lỗi kỹ thuật thường gặp và đảm bảo thiết lập của bạn hoạt động tốt nhất.

Vậy, thiết lập lý tưởng trong năm nay trông như thế nào? Hãy cùng phân tích nhé.

Stable Diffusion là mô hình học sâu chuyển đổi văn bản thành hình ảnh do Stability AI phát triển. Hợp tác với CompVis và LAION, mô hình này tạo ra hình ảnh chất lượng cao từ lời nhắc văn bản thông qua một quy trình gọi là khuếch tán tiềm ẩn. Stable Diffusion được sử dụng trong nhiều mục đích sáng tạo chuyên nghiệp, từ nghệ thuật ý tưởng đến hình ảnh tiếp thị, vì khả năng tạo ra hình ảnh độc đáo dựa trên lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.

Ngoài ra, tính linh hoạt và bản chất mở của mô hình đã biến nó thành nền tảng trong nhiều quy trình sáng tạo. Nó đặc biệt phổ biến với những người thử nghiệm nội dung do AI tạo ra.

Nguồn hình ảnh: jalammar.github.io 

Không giống như nhiều mô hình độc quyền, Stable Diffusion hoàn toàn là mã nguồn mở. Giống như Blender, điều này có nghĩa là các nhà phát triển và nghệ sĩ 3D có thể tùy chỉnh mô hình và tạo phiên bản của riêng họ, với các ứng dụng mới. Cho đến nay, mô hình này đã đóng vai trò trung tâm trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các công cụ AI tạo ra và khuyến khích thử nghiệm và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Câu trả lời là có.

Có thể nói đây là một trong những khía cạnh hấp dẫn nhất của Stable Diffusion. Nhưng việc sử dụng thực tế của nó phần lớn phụ thuộc vào tính khả dụng của các tài nguyên điện toán mạnh mẽ. Việc tạo hình ảnh bằng Stable Diffusion đòi hỏi nhiều tính toán. Nó liên quan đến các phép tính phức tạp và các tác vụ xử lý dữ liệu có thể làm quá tải các hệ thống máy tính tiêu chuẩn.

Stable Diffusion hoạt động với các tập dữ liệu lớn, thực hiện các phép tính phức tạp và quản lý các tác vụ mạng cùng một lúc. Nhu cầu tính toán này vượt quá khả năng xử lý của CPU. Đây là lúc GPU được thiết kế riêng để xử lý các tác vụ song song hiệu quả hơn phát huy tác dụng. Ngoài ra, bộ nhớ GPU và băng thông bộ nhớ cũng là những yếu tố quan trọng. Băng thông bộ nhớ cao cho phép truyền dữ liệu nhanh hơn trong hệ thống. Nó kết hợp với bộ nhớ GPU dồi dào giúp xử lý các mô hình lớn hơn và đặt kích thước lô tối đa mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Mặt khác, lõi Tensor, một tính năng của GPU hiện đại, cho phép tăng tốc các hoạt động ma trận của các thuật toán học máy trong khi tiết kiệm năng lượng.

Tóm lại, GPU cung cấp sức mạnh tính toán và hiệu quả cần thiết để các mô hình Stable Diffusion hoạt động ổn định và đạt được tiềm năng đầy đủ của chúng. Điều này cho phép họ tạo ra những hình ảnh chất lượng cao, nhanh chóng, giúp chuyển đổi quy trình làm việc sáng tạo do AI điều khiển.

Nguồn hình ảnh: openart.ai 

Stable Diffusion yêu cầu một số thông số kỹ thuật phần cứng nhất định để hoạt động bình thường. Bạn có thể kiểm tra các yêu cầu hệ thống tối thiểu và khuyến nghị bên dưới.

Yêu cầu phần cứng tối thiểu

• HĐH: Windows 10/11, macOS và Linux

• Card đồ họa: Ít nhất 4GB VRAM

• Lưu trữ: 12GB hoặc nhiều hơn dung lượng đã cài đặt, tốt nhất là ổ SSD để có hiệu suất nhanh hơn.
• RAM: Ít nhất 16GB

Chạy Stable Diffusion trên các hệ thống có thông số kỹ thuật thấp hơn có thể dẫn đến hiệu suất chậm và khả năng xảy ra sự cố. Ngoài ra, sử dụng phần cứng lỗi thời hoặc không tương thích sẽ dẫn đến thời gian xử lý hình ảnh lâu hơn và các vấn đề khác. Do đó, việc đáp ứng các yêu cầu tối thiểu này là rất quan trọng để trải nghiệm chức năng cơ bản.

Yêu cầu phần cứng được đề xuất

Để có trải nghiệm tốt nhất, việc nâng cấp lên phần cứng tiên tiến hơn sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất. Sau đây là thông số kỹ thuật được khuyến nghị:

• HĐH: Windows 10/11, macoS và Linux.
• Card đồ họa: GPU NVIDIA RTX series là tốt nhất do hỗ trợ gốc, với ít nhất 6GB VRAM trở lên.
• Lưu trữ: Không gian cài đặt 12GB trở lên, lý tưởng nhất là trên ổ SSD.
• RAM: 32GB để chạy đa nhiệm và tạo nhiều hình ảnh hơn.

Tất nhiên, việc tuân theo các khuyến nghị này đảm bảo xử lý mượt mà và nhanh hơn đồng thời giảm thiểu các sự cố vận hành. Với GPU mạnh mẽ, RAM cao và bộ nhớ SSD tốt, hiệu quả tăng lên, phần mềm phản hồi nhanh hơn và xử lý các tác vụ phức tạp hiệu quả hơn.

Rõ ràng, không cần một máy tính mạnh để chạy Stable Diffusion cục bộ. Mặc dù không nhanh bằng một hệ thống mạnh, nhưng một GPU tầm trung sẽ hoạt động tốt để tạo ra nghệ thuật AI. Tuy nhiên, Stable Diffusion có thể được vận hành trên phần cứng cấp thấp.

Hãy cùng phân tích phần cứng tốt nhất cho Stable Diffusion vào năm 2025 để có hiệu suất tối ưu.

Nguồn hình ảnh: Intel

Nhìn chung, CPU không đóng vai trò lớn trong việc chạy các mô hình Generative trừ khi CPU được sử dụng thay cho GPU (điều này không được khuyến khích). Nhưng nếu quy trình làm việc của bạn liên quan đến việc thu thập, thao tác hoặc xử lý dữ liệu nhiều hơn, thì CPU có thể có tác động lớn hơn.

Dựa trên việc thử nghiệm các mô hình AI tạo ra trên nhiều CPU hiện đại, bao gồm Intel Core 14600K, 14700K và 14900K, cùng với Xeon W-3495X, cũng như Ryzen 7 7700X và Threadripper PRO 7985WX của AMD, thì việc lựa chọn bộ xử lý không ảnh hưởng đến tốc độ tạo hình ảnh. Nhưng nếu bạn muốn chạy nhiều mô hình cùng một lúc, thì một CPU có nhiều làn PCI-Express hơn như Threadripper hoặc Xeon sẽ xử lý tốt hơn số lượng card đồ họa cần thiết.

Bạn có thể tự hỏi liệu nhiều lõi CPU hơn có giúp tạo AI nhanh hơn không? Câu trả lời là không, vì hầu hết các ứng dụng AI đều được thực hiện trên GPU chứ không phải CPU. Ngoài ra, thương hiệu CPU không quá quan trọng; Intel hoặc AMD sẽ ổn thôi. Cuối cùng, một CPU bốn lõi, tám luồng tầm trung sẽ đủ để có hiệu suất thỏa đáng.

Nguồn hình ảnh: NVIDIA

GPU là cốt lõi của hầu hết các khối lượng công việc AI tạo ra, bất kể loại đầu ra là hình ảnh, video, giọng nói hay văn bản. Hầu hết các dự án đều dựa trên CUDA (NVIDIA), nhưng nhiều dự án cũng hỗ trợ ROCm (AMD). Khi chọn GPU cho AI tạo ra, bạn cần cân nhắc tổng VRAM và băng thông bộ nhớ.

Đối với VRAM, lượng cần thiết phụ thuộc vào mô hình bạn đang sử dụng. Tham khảo bảng VRAM dựa trên mô hình bên dưới:

Nguồn hình ảnh: proxpc.com 

Tiếp theo, bạn cũng có thể tự hỏi liệu nhiều GPU hơn có cải thiện hiệu suất AI tạo ra không? Thật không may, không. Ví dụ, 4 GPU sẽ giúp bạn tạo ra 4 hình ảnh trong thời gian một GPU tạo ra một hình ảnh. Không phải 4 GPU sẽ tạo ra hình ảnh nhanh hơn 4 lần so với một GPU. Còn NVLink thì sao? Bạn không cần NVLink nếu muốn sử dụng nhiều GPU cho AI tạo ra, vì rất ít card đồ họa NVIDIA hiện đại hỗ trợ NVLink.

GeForce RTX 4080 Super của NVIDIA với 16GB RAM và RTX 4090 với 24GB hiện là lựa chọn hàng đầu của chúng tôi. Nâng cấp lên RTX 5000 Ada với 32GB hoặc RTX 6000 Ada với 48GB là lựa chọn tuyệt vời nếu dự án của bạn yêu cầu nhiều bộ nhớ hơn, nhưng sẽ tốn thêm chi phí. Xem bảng GPU tốt nhất cho Stable Diffusion năm 2025 bên dưới. Lưu ý rằng card mới nhất hoặc nhanh nhất không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất cho mọi tác vụ.

Như bạn có thể thấy trong điểm chuẩn Stable Diffusion từ Tom’s Hardware, RTX 4090 và 4080 mang lại hiệu suất cao nhất.

Nguồn hình ảnh: tomshardware.com 

Mặc dù bộ nhớ hệ thống không có tác động đáng kể đến hiệu suất trong trường hợp này, nhưng chúng tôi thường khuyên bạn nên sử dụng VRAM của hệ thống ít nhất gấp đôi con số đó. Hãy tính đến nhu cầu của bất kỳ ứng dụng bổ sung nào mà bạn muốn sử dụng hệ thống.

Cụ thể, 16GB RAM là yêu cầu RAM tối thiểu cho Stable Diffusion. Tuy nhiên, 32GB sẽ cải thiện đáng kể tính ổn định và hiệu suất. Nhưng 64GB trở lên được khuyến nghị để có hiệu suất tốt nhất, đặc biệt là khi quản lý các tập dữ liệu lớn hoặc thực thi các thuật toán phức tạp.

Cần khoảng 12GB dung lượng lưu trữ miễn phí để thiết lập Stable Diffusion, mặc dù dung lượng này có thể thay đổi tùy theo phiên bản bạn cài đặt. Ví dụ: nếu bạn cài đặt công cụ của bên thứ ba yêu cầu thêm dung lượng lưu trữ, nhu cầu lưu trữ tối đa của bạn có thể vào khoảng 25 GB.

Dung lượng lưu trữ cần thiết cho tác phẩm nghệ thuật AI do Stable Diffusion tạo ra phần lớn được xác định bởi kích thước, độ phân giải và số lượng hình ảnh bạn tạo. Bạn nên có ít nhất 1-2TB dung lượng lưu trữ miễn phí nếu bạn có kế hoạch tạo nhiều tác phẩm nghệ thuật AI. Bạn sẽ sử dụng nhiều dung lượng lưu trữ hơn nếu bạn có nhiều hình ảnh có độ phân giải cao, chất lượng cao.

Việc tìm phần cứng tốt nhất cho Stable Diffusion vào năm 2025 phụ thuộc vào trường hợp sử dụng, ngân sách và kế hoạch của bạn. Đối với hầu hết người dùng, đầu tư vào GPU mạnh mẽ như RTX 4080 và RTX 4090 như chúng tôi khuyến nghị, một CPU hiện đại và đủ RAM sẽ có hiệu quả lâu dài.

Nếu bạn chưa sẵn sàng nâng cấp toàn bộ phần cứng, các nền render farm như iRender sẽ cung cấp cho bạn quyền truy cập vào GPU hàng đầu mà không mất phí trả trước, một cách tuyệt vời để thử nghiệm, lặp lại hoặc chạy các tác vụ lớn theo yêu cầu.

iRender là dịch vụ kết xuất đám mây hoàn hảo hỗ trợ tất cả phần mềm 3D, bao gồm cả Stable Diffusion và bất kỳ plugin nào cần thiết. Chúng tôi đảm bảo bạn có quy trình làm việc trơn tru mà không có bất kỳ render farm nào khác có thể sánh kịp.

Chúng tôi cung cấp các gói cấu hình RTX 4090 mạnh mẽ nhất trên thị trường, tất cả đều được trang bị bộ xử lý AMD RyzenTM ThreadripperTM PRO 3955WX @ 3,9 – 4,2GHz và AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 5975WX @ 3,6 – 4,5GHz, RAM 256GB và dung lượng ổ cứng SSD NVMe 2TB. Với nhiều máy chủ GPU (1/2/4/6/8x) – RTX 3090/4090, bạn có thể chọn máy chủ phù hợp với nhu cầu của mình để bắt đầu quá trình kết xuất.

Với Stable Diffusion được cài đặt sẵn, bạn chỉ cần kết nối đến máy chủ từ xa và làm việc dễ dàng như trên PC cục bộ của mình. Thiết lập MỘT LẦN và môi trường làm việc của bạn sẽ được lưu và sẵn sàng sử dụng bất kỳ lúc nào.

Không giống như các dịch vụ khác, iRender cho phép bạn tải lên và tải xuống file mà không cần khởi động máy chủ, giúp bạn tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc.

Chúng tôi cung cấp ứng dụng Desktop cho Windows với bộ tính năng đầy đủ và ứng dụng Drive đơn giản cho macOS để dễ dàng chuyển file. Sau đây là lý do tại sao iRender là lựa chọn hàng đầu cho nhu cầu kết xuất của bạn:

• Hỗ trợ phần mềm: Chúng tôi hỗ trợ tất cả phần mềm 3D, plugin và công cụ kết xuất của chúng.
• Kiểm soát hoàn toàn: Dịch vụ của chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn quyền kiểm soát hoàn toàn đối với các máy chủ bạn thuê. Do đó, bạn có thể tự do tạo môi trường làm việc của riêng mình.
• Chúng tôi cam kết sử dụng 100% năng lượng mặt trời tái tạo hướng tới tính bền vững của môi trường.
• Hỗ trợ thực tế 24/7: Bộ phận chăm sóc khách hàng và kỹ thuật viên chuyên nghiệp của chúng tôi đảm bảo mang đến cho bạn trải nghiệm kết xuất tốt nhất.

Nếu bạn vẫn còn băn khoăn liệu đây có phải là nơi phù hợp cho dự án của bạn không, ĐĂNG KÝ NGAY BÂY GIỜ để dùng thử và nhận khuyến mãi bonus 100% cho giao dịch đầu tiên của bạn trong vòng 24 giờ sau khi đăng ký với chúng tôi.

Để biết thêm thông tin chi tiết, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua Live chat 24/7 hoặc WhatsApp: +(+84) 912-785-500 hoặc Email: [email protected]

iRender – Happy Rendering!

Nguồn tham khảo: tomshardware.com, proxpc.com