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16 개 검색됨 : 2023/04 에 대한 결과
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FP16 을 사용해서 생성했다. FP32 를 사용한 것과 차이는 느껴지지 않는다.
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nVidia 제품에서, FP32 와 FP16 성능이 얼마나 차이나는지 확인해보려다가, 이왕 하는거 CUDA 가 들어있는 세대부터 FP16, FP32, FP64 성능을 정리해봤다. 기준이 되는 모델은 각 세대의 xx60 모델이다. 단위는 Flops 으로 GPU Database | TechPowerUp 에 나와있는걸 인용했다. 이 수치는 레퍼런스 스펙을 가질때의 이론상의 스펙이다. G 는 Giga, T 는 Tera 의 약어로 1T Flops = 1000G Flops 이다. flops 는 FLoating point Operations Per Second 의 약어로, 1초동안 수행할 수 있는 부동소수점 연산의 개수를 의미한다.
Product Code name CUDA FP16 FP32 FP64 FP32향상비율
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8600 Tesla x 92.80G x
9600 x 278.4G x 3.00
260 x 476.9G 59.62G (1:8) 1.71
460 Fermi 2.1 x 907.2G 75.60G (1:12) 1.90
560 x 1,089G 90.72G (1:12) 2.28
660 Kepler 3.0 x 1.981T 82.56G (1:24) 1.82
760 x 2.378T 99.07G (1:24) 1.20
960 Maxwell 5.2 x 2.413T 75.39G (1:32) 1.01
1060 6G Pascal 6.1 68.36G (1:64) 4.375T 136.7G (1:32) 1.81
1660 Turing 7.5 10.05T (2:1) 5.027T 157.1G (1:32) -
2060 12G 14.36T (2:1) 7.181T 224.4G (1:32) 1.64
3060 12G Ampere 8.6 12.74T 12.74T 199.0G (1:64) 1.77
4060 Ada Lovelace 8.9 15.11T 15.11T 236.2G (1:64) 1.18
참고
3060 Ti Ampere 8.6 16.20T 16.20T 253.1G (1:64)
4060 Ti 16G Ada Lovelace 8.9 22.06T 22.06T 344.8G (1:64) 1.36
3070 8.6 20.31T 20.31T 317.4G (1:64)
4070 8.9 29.15T 29.15T 455.4G (1:64) 1.43
가장 처음 CUDA 를 선보인건 GeForce 8000번대 제품 부터다. 이때에는 FP32 만 지원되었다. 이후 200번대에 와서 FP64가 지원되고, 이후 1000 번대부터 부터 FP16이 지원되었다. FP16은 AI 연산에서 사용된다.
올해 7월 출시 예정인 4060으로 변경할 생각은 있긴 한데 VRAM 이 12GB 이 나오지 않는다고 한다. 이렇게 되면 4060Ti 16GB 모델로 변경해야할것 같다. 어쨌든 같은 성능에 전력소모는 확 줄어들것이기 때문에 쓰긴 써야 한다고 생각한다. 게임하는데에는 안좋지만 말이다. 하나 더 걸리는게 4060을 사용해도 예상대로라면 2060 FP16보다 1.35배 성능이 빨라진다. 가격은 1.35배 차이가 아닐 것 같은데 말이다. 에혀.
지금은 Stable Diffusion 실행시킬 때 FP32 을 사용하고 있지만, 이 표를 보니 FP16 써야 할것 같다. 지금 사용하고 있는 2060은 FP16 연산 능력이 FP32에 비해 2배 빠르기 때문이다. 또한 FP16으로 실행하면, 12GB VRAM 으로도 4K 이미지를 생성할 수 있을것 같기도 하고 말이다.
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Stable Diffusion - FP16, FP32 성능
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2023.04.17
RTX2060 12GB에서 FP16으로 이미지를 생성하고 있긴 하지만, 4K 이미지는 생성 못하고 있다. VRAM 메모리 부족때문이다. 뭔가 방법을 찾는 중.
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2023.09.28
4K 이미지는 Upscaler 사용해서 생성하고있다.
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매일매일 그림 생성하는 작업. 물론 다른일도 병행하고 있다. 단지 배치 돌려두고 다른 일 하다가 생성된 그림 검토하고, 맘에 드는건 스케일 업 해서 블로그에 게시한다.
생각외로 스케일 업이 쉽지 않다. 몇 번은 시도해봐야 하고, 다양하게 파라메터를 줘야 성공하는듯.
스케일 업할 때 자주 사용하는 옵션은 R-ESRGAN General 4xV3 이고 Upscale by 2, Denoising strenth 0.4 이다. 나머지는 기본값으로 사용한다.
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도저히 GPU 온도를 잡을 수가 없어서 결국 케이스 변경했다. 가격은 101,000 냥. 택배 2,500 별도다.
GPU 에서 발산하는 185 W 발열을 효과적으로 배출하는게 불가능했다. 공기순환 자체가 안되더라. 팬을 몇개 더 달아봤지만 안되었고, 결국 케이스 교체. 교체후에는 85도 육박하는 GPU 온도가 75도 정도로 내려갔다. 여태까지 케이스가 오래되고 낡아서 교체한경우는 있어도 발열때문에 교체한적은 없었다. 이런 경우는 처음이기도 하다.
나중에 수직 장착도 할 생각이라 수직 장착 지원되는 제품으로 골랐다. 하단 파워 서플라이와, 측면 흡/배기구도 고려했다.
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Stable Diffusion - SD 2.1 Replicant-V1.0 사진 #2
미세조정 중. 일부 키워드는 아예 먹히지 않는게 있다. 그래도 맘에 드는거 5장 추려서 올린다.
요즘에 사용하는 이미지 생성 방식은, 960 x 540 또는 540 x 960 크기의 그림을 스텝 20 정도로 100장 이상 배치로 생성한 후, 그중에 맘에 드는 구도가 있으면 동일한 설정으로 2배 스케일링 해서 뽑는다. 지금 사용하는건 스케일링 모델은 "R-ESRGAN General 4xV3" 인데, 나름 괜찮다. 스케일링하다가 심하게 깨지면 Denoising strength 를 0.5 이하로 줄여서 (기본값은 0.7이다) 다시 해보면 거의 원본대로 확대된다.
이미지의 메타 태그를 읽으면 프롬프트를 볼 수 있다.
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요즘에 주로 사용하는 모델이 Stable Diffusion 2.1 768 기반의 Replicant-V1.0 이라는 모델이다. SD 2.1 기반이라서 그런지 꽤 좋다. WD 1.5 Beta2 기반이라고 하는데, 나중에 WD 정식버전 나오면 갱신될거라 생각한다.
SD 1.x 버전과 SD 2.x 버전의 차이는 꽤 크다. 몇일전에 Unclip 버전이 나오기도 했는데 아직 사용하보진 못했다. 조만간 사용해볼 예정.
VRAM 이 많으니 1080p 이미지도 생성 가능한게 좋다. 하루에 1000장은 뽑는듯.
이미지 프롬프트는 이미지 파일 안에 있다. PNG 메타태그 리더에서 읽어올 수 있다.
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