在 HAI 上同时运行多个 Stable Diffusion 实例会不会因为显存不够导致 CUDA out of memory

很多朋友在 HAI 上玩 Stable Diffusion 时，都会遇到一个很现实的问题：想同时跑多个实例，又怕显存不够直接报 CUDA out of memory。这篇文章就围绕这个问题，一步步讲清楚为什么会爆显存、怎么看显存占用，以及在 HAI 上怎么选配置、怎么改参数，尽量避免这个问题。

如果你还没买云服务器，只是先在本地或测试环境验证，可以先把 Stable Diffusion 跑起来，再参考本文的思路去选择云上配置。比如，你可以先通过 腾讯云优惠链接 了解一下 GPU 云服务器的价格区间，做到心里有数。

一、先搞清楚 Stable Diffusion 的显存到底吃在哪

很多人一看到 CUDA out of memory，第一反应就是“显卡不够好”。其实在 Stable Diffusion 里，显存主要被下面几块占满：

• 模型权重本身：一个 2GB 左右的 SD1.5 模型，加载进显存通常会占用 4～5GB；更大的 SDXL 模型，加载后可能直接吃掉 6～8GB 甚至更多。
• 中间激活和特征图：出图时，UNet 会在不同分辨率的特征图上反复计算，这些中间结果都会暂存在显存里。分辨率越高、步数越多，显存占用就越高。
• 采样算法和 ControlNet 等插件：一些复杂的采样算法（如 DPM++ 2M Karras）或开启多个 ControlNet，会显著增加显存峰值。
• WebUI 本身和其他进程：Stable Diffusion WebUI、Python 解释器、浏览器标签等，也会占用一部分显存和内存。

简单来说，“模型大小 + 分辨率 + 步数 + 插件数量” 共同决定了显存占用峰值。只要这个峰值超过显卡上限，就会触发 CUDA out of memory。

如果你打算在云上长期跑 SD，建议直接选择显存充足的 GPU 实例，比如 16GB 或 24GB 的型号。你可以在 腾讯云优惠链接 里筛选 GPU 云服务器，看看有没有适合你预算和项目的配置。

二、为什么同时运行多个实例更容易爆显存

假设你有一张 16GB 显存的显卡，单独跑一个 SD 实例，分辨率 512×512、20 步，可能只占用 6～8GB 显存，看起来绰绰有余。但当你同时启动第二个实例时，情况就不一样了：

• 模型权重会复制一份：每个实例都要把模型从磁盘加载到显存，相当于显存里同时有两份模型权重。
• 中间激活无法共享：虽然两个实例的计算图不同，但显存是独立分配的，无法复用。
• 后台进程叠加：WebUI、Python、浏览器等后台进程的内存和显存占用会叠加。

假设每个实例占用 7GB 显存，两个实例就是 14GB，再加上系统和后台进程的占用，很容易就超过 16GB 的上限，导致 CUDA out of memory。

这也是为什么很多人会问：“在 HAI 上同时运行多个 Stable Diffusion 实例，会不会因为显存不够导致 CUDA out of memory？” 答案是：会的，如果你的显存不足以同时容纳多个实例的峰值占用。

要解决这个问题，要么减少同时运行的实例数量，要么降低每个实例的资源占用，要么直接升级到显存更大的 GPU 实例。如果你不确定自己的需求，可以先通过 腾讯云优惠链接 咨询客服，让他们根据你的项目情况推荐合适的配置。

三、怎么看显存占用，提前发现问题

在 HAI 或任何 Linux 云服务器上，你都可以通过命令行查看显存和内存占用情况。以下是一些常用的命令：

• 查看显存占用：运行 nvidia-smi，会显示每个 GPU 的总显存、已用显存、可用显存等信息。如果可用显存接近 0，说明显存已经满了。
• 查看内存占用：运行 free -h，会显示总内存、已用内存、可用内存等信息。如果可用内存不足，系统可能会把数据交换到磁盘（swap），导致性能下降甚至进程被杀死（OOM）。
• 查看进程占用：运行 top 或 htop，可以按内存或 CPU 占用排序，找到占用资源最多的进程。

在启动 Stable Diffusion 之前，先运行 nvidia-smi 看看显存占用情况；启动后，再运行一次，对比显存占用的变化。如果发现显存占用接近上限，就需要调整参数或关闭一些实例。

如果你对命令行不太熟悉，也可以在 腾讯云优惠链接 里选择带图形化界面的 GPU 云服务器，比如 GN10Xp 实例，它支持远程桌面，你可以用任务管理器直观地查看显存和内存占用情况。

四、在 HAI 上减少显存占用的实用技巧

如果你不想升级显存，又想同时运行多个 Stable Diffusion 实例，可以尝试以下技巧：

• 降低模型精度：Stable Diffusion 默认使用半精度（FP16）进行计算，这已经比全精度（FP32）节省了很多显存。如果你的显卡支持，可以尝试使用更低精度的格式，比如 BF16 或 INT8，但要注意可能会影响出图质量。
• 使用低显存模式：Stable Diffusion WebUI 提供了一些低显存模式的启动参数，比如 --lowvram、--medvram。--lowvram 会分阶段加载模型到显存，适合显存小于 4GB 的显卡；--medvram 会平衡速度和显存占用，适合显存 4～8GB 的显卡。
• 减少实例数量：这是最直接的方法。如果你发现同时运行 3 个实例会爆显存，那就先运行 2 个，或者轮流使用。
• 降低出图参数：降低分辨率（比如从 512×512 降到 384×384）、减少采样步数（比如从 20 步降到 15 步）、关闭不必要的插件（比如 ControlNet、Lora 等），都可以减少显存占用。
• 使用共享内存：如果你的云服务器支持，可以尝试使用共享内存（Shared Memory）来存储中间激活。不过这需要修改代码，对普通用户来说可能比较复杂。

这些技巧可以帮助你在现有硬件条件下，尽可能多地运行 Stable Diffusion 实例。如果你需要更详细的指导，可以在 腾讯云优惠链接 里联系技术支持，他们可能会给你提供更具体的优化建议。

五、升级 GPU 实例是不是唯一的解决办法

如果你的项目确实需要同时运行多个 Stable Diffusion 实例，而且显存不足的问题已经严重影响到工作效率，那么升级 GPU 实例可能是最彻底的解决办法。更大的显存意味着你可以：

• 同时运行更多的 Stable Diffusion 实例，提高工作效率。
• 使用更大的模型（比如 SDXL），出图质量更高。
• 尝试更复杂的采样算法和插件，探索更多创意可能。

当然，升级 GPU 实例也会增加成本。你需要根据自己的预算和项目需求，权衡利弊。如果你不确定升级到哪个配置合适，可以在 腾讯云优惠链接 里查看不同 GPU 实例的规格和价格，或者咨询客服，让他们帮你制定一个合理的升级方案。

六、总结

在 HAI 上同时运行多个 Stable Diffusion 实例，确实可能因为显存不够导致 CUDA out of memory。要解决这个问题，你可以尝试以下方法：

• 减少同时运行的实例数量。
• 降低每个实例的资源占用（比如降低模型精度、使用低显存模式、减少出图参数等）。
• 升级到显存更大的 GPU 实例。

无论你选择哪种方法，都需要先了解自己的显存占用情况，提前发现问题并调整。如果你需要购买云服务器或升级配置，可以通过 腾讯云优惠链接 了解更多详情，选择最适合你的方案。

希望这篇文章能帮助你解决在 HAI 上运行 Stable Diffusion 时遇到的显存问题。如果你还有其他问题，欢迎在评论区留言，我会尽力帮你解答。

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