你好，各位读者！今天我要和大家分享一个关于在Mac上跑Stable Diffusion（SD）时的GPU和内存选择问题，以及如何以有趣的方式解决这个困扰许多人的难题。或许，在文章的最后，你会找到适合你的解决方案。
背景故事
故事的主人公是一个拥有N年前的MBP的人，他发现在Mac上跑SD生成一张图太慢了，于是决定进行升级。但他迷茫于应该投资38核GPU还是64GB内存。这是一个充满技术和经济考量的故事。
GPU vs. 内存
首先，让我们来探讨一下GPU和内存在SD中的角色。在这个AI模型中，两者都发挥着重要作用，但它们的贡献略有不同。
GPU
GPU是用于计算的关键部分，它负责处理模型的各种数学运算，这些运算需要大量的计算资源。更强大的GPU通常能够更快地完成计算任务，因此，如果你希望提高SD的速度，一块强大的GPU是不可或缺的。
内存
内存在SD中的作用也很重要。SD模型的训练和生成过程需要大量的内存来存储数据和中间结果。如果内存不足，你可能会遇到性能问题，甚至无法完成生成任务。因此，拥有足够的内存对于确保顺利运行SD非常关键。
读者的建议
为了获得更多见解，我翻阅了一些读者的建议，他们在讨论区分享了自己的经验和观点。
- 有人表示，Mac上跑SD速度较慢，不建议在这个平台上进行SD生成。
- 一位读者提到，内存需求相当大，甚至需要64GB内存，以确保运行顺畅。
- 关于GPU的问题，有人认为Mac的GPU速度可能不如N卡，因为大多数人在SD中使用N卡来跑模型。
我的观点
虽然每个人的需求和预算都不同，但我认为在Mac上跑SD可能并不是最佳选择。考虑到SD的计算和内存需求，以及Mac相对较小的内存和GPU性能，你可能会在速度和稳定性方面遇到挑战。
如果你有预算限制，我建议考虑租用GPU VPS来运行SD，这样你可以获得更好的性能和内存支持。另外，你还可以考虑使用N卡来跑SD，因为它们在性能方面通常表现更出色。
结语
在选择GPU和内存时，要根据你的具体需求和预算做出明智的决策。无论你选择什么配置，都要记住，SD是一个计算密集型任务，需要足够的计算资源和内存支持。
最后，希望这篇文章能帮助你更好地理解在Mac上跑SD时的GPU和内存选择问题，并为你找到合适的解决方案。
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