5090 (600, 475, 400W) vs 6000 PRO MaxQ (325W), 그리고 6000 PRO WS/SE (600W)의 전체 연산

안녕하세요 여러분, 모두 잘 지내시길 바랍니다!

몇몇 그래픽 카드를 판매한 후, 전력 제한 범위가 250W에서 325W 사이인 6000 PRO MaxQ를 구했습니다.

저는 여전히 전력 제한 범위가 400W에서 600W 사이인 5090을 보유하고 있습니다.

이 카드들을 가지고 있는 상태에서, 저는 디퓨전 (diffusion) 연산 (txt2img, txt2video, img2img 등)을 수행하는 것을 좋아하기 때문에 이들을 비교해보고 싶었습니다.

또한 Runpod에서 전력 제한 범위가 150W에서 600W 사이인 (네, MaxQ보다 낮습니다) 6000 PRO WS 에디션을 대여했습니다.

중요 참고 사항: 저는 5090과 6000 PRO MaxQ에 언더볼팅 (undervolt) + 오버클러킹 (overclock)을 적용했습니다. Runpod에서 대여한 GPU들은 클럭 (clocks)이나 전력 (power)을 수정할 수 없습니다.

따라서 이번 테스트를 위해, 소프트웨어에 다음과 같은 설정을 적용했습니다:

• 5090 및 6000 PRO MaxQ용: Torch 2.12.0.dev20260310+cu130
• 6000 PRO WS용: Torch 2.12.0+cu130 stable
• Sageattention 2.1 (commit e9b072f0fc2682f104abbda306af3d42fc33b969, CUDA 13.1에서 직접 빌드)
• Forge neo (commit 91c2e0adbefd06bc3475da34fbdb21a4c5736faa)
• RTX 업스케일링 (RTX Upscaling)을 위한 확장 기능 (https://github.com/Haoming02/sd-forge-nvidia-vfx) 및 추가 샘플러 (extra samplers)를 위한 확장 기능 (https://github.com/Panchovix/sd_forge_neo_extra_samplers) 설치
• torch compile 통합: max autotune no cudagraphs

샘플러 (samplers) 및 단계 (steps)에 대해서는 다음과 같은 설정을 사용했습니다:

Sampler settings

텍스트 (text) 기준:

• 처음 25단계(steps) 동안 EXP Heun 2 x0 SDE 사용
• 10단계의 Hires pass 동안 ER SDE 사용
• 1.5배 업스케일 (Upscale)
• 896x1088 해상도
• 배치 사이즈 (Batch size) 4
• CFG 5
• Shift 3
• 디노이즈 강도 (Denoise Strength): 0.2
• 업스케일러 (Upscaler): NVIDIA Ultra
• 시드 (Seed): 999999999

사용된 프롬프트 (Prompt)는 다음과 같습니다:

긍정 프롬프트 (Positive):

긍정 프롬프트 (Positive):

masterpiece, high quality, score_7, '@' (주황색 마루),
sfw, 1girl, solo, fully clothed,
cynthia (sygna suit) (아우라) (포켓몬), pokemon masters ex, blonde hair, long hair, ponytail, hair over one eye, grey eyes,
:|,
full body,
blurry background

부정 프롬프트 (Negative):

worst quality, low quality, bad anatomy, (jpeg artifacts:0.8), watermark, sketch, no pupils,