很多人问我：“训练Stable Diffusion用什么GPU最好？”
但真正决定你怎么选的，从来不是显卡型号，而是你到底在训练什么。
在实际使用中，我们见过最多的Stable Diffusion训练需求，大致可以分成三类：
- 你只是想给模型加一点个人风格或角色特征
- 你希望模型对某个主体理解得更深，出图更稳定
- 你追求更高分辨率、更快训练速度，甚至团队协作
这三种需求，对GPU服务器的要求完全不同。如果你不先把目标想清楚，很容易“钱花了，但体验并不好”。
Stable Diffusion训练，本质是一个“显存优先”的问题
在SD训练这件事上，我一向不建议先看算力参数。
原因很简单：大多数训练失败，都是显存先崩，而不是算力不够。
以常见场景为例：
- LoRA训练对算力要求不高，但显存非常敏感
- SDXL模型本身更大，同样的训练参数下，显存占用明显高于SD1.5
- 一旦你开启文本编码器训练，显存需求会陡然上升
很多官方文档与社区经验都反复强调一个事实：
如果你希望DreamBooth训练过程稳定、不频繁OOM，24GB显存会轻松很多。
当然，你也可以通过各种技巧把显存“挤下来”，例如混合精度、梯度检查点、8bit优化器等。但这些本质上是“用复杂度换空间”。
如果你更在意训练效率与稳定性，显存本身就是最值得投入的部分。
我更推荐的GPU服务器配置思路（按真实训练阶段）
下面这张表不是“参数表”，而是我按训练体验总结的实用分层方案。
| 训练阶段 | 显存建议 | GPU选择逻辑 | CPU与内存 | 存储与IO重点 | 更适合谁 |
|---|---|---|---|---|---|
| 入门LoRA | 16GB起，24GB更稳 | 单卡即可，性价比优先 | 8-16核CPU，64GB内存 | NVMe本地盘，保证读写 | 新手尝试、低成本试错 |
| 主流SDXL LoRA | 24GB更合适 | 单卡24GB是甜点位 | 16核左右，96GB内存更舒服 | 2TB以上NVMe，分盘更好 | 独立站卖家、频繁训练 |
| 强化DreamBooth | 24GB起，48GB更从容 | 稳定性优先 | 24-32核CPU，128GB内存 | 多NVMe并发IO | 团队或商业化使用 |
你会发现，我在表里反复强调了NVMe和内存。
这是因为很多人GPU买对了，但训练过程依然“忽快忽慢”，问题往往出在IO和内存上。
为什么我一直强调NVMeIO，而不是只谈GPU
在实际训练中，GPU并不是一直满负载工作的。
数据加载、增强、缓存、检查点写入，都会影响GPU是否“吃得饱”。
如果你遇到过以下情况，那基本可以确定是IO瓶颈：
- GPU利用率频繁掉到50%以下
- 训练到保存模型时明显卡顿
- 数据量一大，速度明显下降
解决思路其实很朴素：
- 训练数据尽量放在本地NVMe，而不是慢速网络盘
- 数据盘与模型检查点分开，避免互相抢IO
- 给数据加载与缓存留足内存空间，减少反复读盘
这些优化，往往比你“再升级一档GPU”，带来的体验提升更明显。
多GPU什么时候才真的有意义
很多人一上来就问双卡、四卡值不值。
我的判断标准一直很简单：
- 如果你是一个人训练LoRA，单卡24GB已经非常舒服
- 如果你需要多人共用服务器，或者想明显缩短训练时间，多GPU才开始有价值
- 如果你还没把单卡训练流程跑顺，多GPU反而会增加复杂度
多GPU服务器真正的价值，在于吞吐与并行，而不是“解决显存不足”。
所以它应该是你第二阶段才考虑的升级方向。
下单前，我建议你自查这份清单
在真正购买GPU服务器之前，我通常会建议你确认以下几点：
- 你是否以SDXL为主，如果是，显存是否≥24GB
- 是否需要频繁保存模型与加载数据，NVMe是否充足
- 内存是否足够支撑数据增强与缓存
- 系统环境是否省事，能不能快速进入训练状态
这一步想清楚，能帮你避免至少一半“买完就后悔”的情况。
如果你更在意“省事”，可以怎么选
如果你并不想在环境部署、驱动版本、CUDA依赖上反复折腾，那么选择交付即用型GPU服务器会轻松很多。
以Hostease为例，它的GPU服务器方案在页面上已经明确区分了AI计算场景，并且提供Stable Diffusion、SDXL等常见工具的部署支持。
这类方案更适合希望把时间用在训练和出图，而不是装环境的用户。
对于大多数SDXL LoRA训练来说，单卡24GB显存的方案本身就已经非常实用；如果后续有多人协作或更高频训练，再升级双卡或多卡会更合理。
FAQ
Stable Diffusion训练一定要24GB显存吗？
不是绝对。但如果你训练SDXL，或涉及文本编码器，24GB会明显更稳，调参成本也更低。
16GB显存还能不能做LoRA训练？
可以，尤其是SD1.5或轻量LoRA。但你需要更多显存优化技巧，也要接受更受限的分辨率与批量。
为什么GPU很强，训练却不稳定？
很多时候不是GPU问题，而是IO或内存不足。NVMe读写速度与内存大小，对训练稳定性影响非常大。
多GPU一定更快吗？
不一定。只有在数据管线与分布式训练配置成熟的前提下，多GPU才会带来线性收益。
结尾：我的最终建议
如果你现在正准备为Stable Diffusion训练选GPU服务器，我会给你一个非常现实的结论：
优先把预算放在单卡24GB显存、足够内存和本地NVMeIO上。
先把训练流程跑顺、参数跑稳，再考虑多GPU扩展。
如果你希望一步到位、省心交付，那么直接选择已经针对AI训练场景优化好的GPU服务器方案，会比自己反复折腾更高效。
