本地运行 AI 模型（如 Stable Diffusion）时如何选择 GPU 资源：是用核显共享的 16GB，还是独显只有 8GB？能否混用？哪个性能更好？
我们分为几个方面讲清楚：
✅ 一、能否 混合使用核显 + 独显 跑 Stable Diffusion？
答：Stable Diffusion（及大多数主流推理框架）不支持同时使用核显和独显显存混合跑模型。
- PyTorch / ONNX / TensorRT 等框架： 默认只会使用 一个设备，比如 cuda:0 或 mps 或 dml 或 cpu。 不能跨设备调度显存，无法把模型一部分放在核显，一部分放在独显。
所以你必须选择 一个 GPU 设备来加载模型。
🧠 二、那核显 16GB 和 独显 8GB，哪个跑 SD 更合适？
| 项目 | 集成显卡（核显，共享 16GB） | 独显（8GB） |
|---|---|---|
| 显存容量 | ✅ 16GB（共享内存） | ❌ 8GB 限制，容易 OOM |
| 带宽 | ❌ 慢（共享内存，走 DDR5） | ✅ 专用 GDDR6 带宽高 |
| 推理速度 | ❌ 慢，很多任务 5–15 秒/图 | ✅ 快，通常 1–3 秒/图 |
| 兼容性 | 有的核显框架不支持 FP16 | 更通用，支持 PyTorch + CUDA |
| 驱动和加速 | 有些驱动需 ONNX / DirectML | ✅ 完整 CUDA + Torch 支持 |
总结：
- 8GB 独显 > 核显共享 16GB
- 虽然显存大，核显性能和带宽太弱，加载模型和推理速度远慢于独显
- 独显可以跑 FP16 / TensorCore 加速，核显不行或不完全支持
🎯 三、具体例子：Stable Diffusion（SD 1.5 / SDXL）
SD 1.5：
- FP16 模型：占用显存约 5–6GB
- 8GB 独显：✅ 完全可以运行，性能很好（1.5s~2s/图）
- 核显 16GB：✅ 可运行，但速度慢（5–10s/图）
SDXL：
- FP16 模型：需要 10–12GB 显存
- 8GB 独显：❌ 爆显存
- 核显 16GB：✅ 勉强跑得动，但推理慢（15s+/图），加载慢
✅ 四、建议策略（根据用途选）
| 用途 | 推荐使用 |
|---|---|
| 跑 SD 1.5 | ✅ 用 8GB 独显更快、更稳 |
| 跑 SDXL | ⚠️ 若不想压模型，用 16GB 核显（慢但能跑） |
| 跑 llama.cpp 等 CPU/内存推理模型 | ❌ 显卡无关，用 CPU + RAM |
| 轻量本地 AI 助手 / 语音合成等 | 核显够用，低功耗 |
✅ 五、进阶建议：如何兼顾两者
- SD 1.5 跑独显，SDXL 跑核显： 如果你设置 webui 启动参数如 --device-id，可以选择哪个设备
- CPU 模式兜底： 无 GPU 可用时，用 CPU 也能跑，但非常慢（20s~60s/图）
- 低 VRAM 优化技巧（适用于 8GB 独显）： 使用 xformers、torch.compile() 使用 LoRA / Diffusers + float16 甚至可以用 --lowvram / --medvram 模式
✅ 六、我推荐这样选：
| 设备情况 | 建议 |
|---|---|
| 你有 8GB 独显 + 核显共享 16GB | 首选独显跑 SD 1.5，核显跑 SDXL 或 AI 视频合成 |
| 你只有核显共享内存 | 只能跑 SD 1.5、SDXL，速度较慢 |
| 想跑大型模型 + 快速 | 建议上 RTX 3060（12GB）、4070（12GB+）或 A6000（专业卡） |
📌 总结一句话：
宁愿用 8GB 独显跑 Stable Diffusion，也不要用核显共享的 16GB 跑，除非模型显存需求超过 8GB，才考虑用核显兜底。
最后
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