ワークフローコストを隠さずにAIビデオ用のクラウドGPUをレンタルします。

最終解像度と時間をベンチマーク

小さなプレビューは長いクリップを予測しません。本番で計画されているモデル、フレーム数、解像度、精度、アテンションモード、後処理を実行し、ピークメモリとウォールクロック時間を記録してください。

モデルストレージをGPU時間から分離

ビデオのチェックポイントと出力は大きくなる可能性があります。永続ボリュームは繰り返しのダウンロードを減らしますが、コンピュート停止後も課金が続きます。保持ルールを設定し、一時リソースを削除する前に承認済みクリップをエクスポートしてください。

• モデルとワークフローをハッシュ化
• コールドスタートとウォームラン時間を記録
• 使い捨て中間ファイルをスケジュールに従って削除

ボトルネックを解消する場合にのみヘッドルームを選択

RTX 5090またはL40Sは、追加メモリがオフロードを防いだり、意図した解像度を可能にする場合、クリップあたりのコストが安くなることがあります。グラフが妥協なく24 GBに収まる場合、RTX 4090が総コストを低く抑えられる可能性があります。