建築シニア - Diudiu——AIGC|DELL Precision Professional Mobile Workstation AI 描画レビュー

みなさんお久しぶりです。皆さんお馴染みのディウディウが戻ってきました！

最近の AIGC の人気により、Diudiu は Stable Diffusion に夢中になっています。残念ながら、彼のコンピューターのハードウェア構成は常にあまり良くありませんでした。彼は先祖伝来の貯金箱を開けて、ついに自由に絵を描けるようになると、涙ながらに NVIDIA RTX 4090 グラフィック カードを搭載したラップトップを購入しました。しかし、Diudiu 氏が実際に DELL Precision プロフェッショナル モバイル ワークステーションのレビューを受け入れるとは誰が想像したでしょうか。担当者は寛大な対応で、高級な Precision プロフェッショナル モバイル ワークステーション 2 台を直接私に郵送してくれました。レビュー後にこの 2 つのワークステーションを自分用に保持しても影響はないはずですよね?

今回入荷した2台のモバイルワークステーションは、DELL Precision 3581 モバイルワークステーションと DELL Precision 5680 モバイルワークステーションという非常に高性能な構成のものです。さっそく始めましょう！

SD構成要件

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|最小要件 |

レビューを任されたので、AI の人気を利用して、この 2 台のコンピューターが Stable Diffusion でどのようなパフォーマンスを発揮するかを見てみましょう。

Stable Diffusion は非常に使いやすい AI 描画ソフトウェアですが、特定のコンピューター構成要件も必要です。

従来の SD1.5 を使用するには、ハードウェア ビデオ メモリが 4G 以上、ハード ディスクが少なくとも 50G (100G を推奨) である必要があり、Win10-11 バージョンに適しています (コンピューターのバージョンに注意してください)。

最新の SD1.6 を最新の SDXL1.0 大型モデルで使用する場合、ハードウェア ビデオ メモリは 8G 以上、ハードディスクは少なくとも 50G 以上 (100G を推奨) である必要があり、Win10-11 バージョンに適しています (コンピューターのバージョンに注意してください)。

Stable Diffusion では、コンピューターの構成、特にグラフィック カードの要件が非常に高く、多くの人が諦めてしまうことがわかります。しかし、今日の評価に参加した2人の参加者は、ワークステーションレベルのコンピュータなので、十分な準備をしてきたに違いありません。

外観スタイルと構成

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|プレシジョン 3581 |

プレシジョン 3581

プレシジョン 3581

全体的な外観から見ると、Precision 3581 はシルバーグレーです。 DELLシリーズのパソコンを使ったことがある人なら、これがDELLの定番カラーだということはご存知でしょう。手触りも良く、ノート全体がとても軽いので、外出時に持ち運ぶのにとても適しています。以下は Precision 3581 コンピュータの構成です。

Stable Diffusion では、グラフィック カードに対する要件が比較的高くなります。 SD1.5 の大型モデルでは 4GB を超えるビデオ メモリが必要であり、SDXL では驚異の 8GB に達するビデオ メモリが必要です。現在、Precision 3581 はすでに SD 描画作業が可能です。次はPrecision 5680プレーヤーをステージにお迎えしましょう〜

プレシジョン5680

プレシジョン5680

外観的には、Precision 5680と3581の配色は同じで、どちらもシルバーグレーですが、素材が一体型アルミ合金ボディに変更され、より美しく薄型になっています。キーボードのタッチ感は3581よりも良いです。もちろん、これはDiudiuの個人的な感覚です。それでは、5680 のコンピュータ構成を見てみましょう。

構成の観点から見ると、2 つのモバイル ワークステーションは、CPU、メモリ、ハード ディスクの点で同じです。唯一の違いは GPU、つまりグラフィック カードにあります。 1つは8GBのビデオメモリを搭載したRTX2000Adaで、もう1つは12GBのRTX3500Adaです。なんと偶然でしょう！私たちの Stable Diffusion はビデオ メモリに重点を置いており、これは当然ながら変数を制御するのに役立ちます。

SD1.5 画像評価

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評価の正確性と公平性を保つため、以降のすべての評価で使用されるパラメータ、出力画像の解像度、使用されるプロンプトワード、大規模モデル、Controlnet プリプロセッサ、およびモデルは同じであり、各テストは 10 回カウントされ、平均値が取得されます。 （ただし、Precision 3581のビデオメモリは8GBしかないため、SDXLモデルを使用するとビデオメモリが自動的に最適化され、SDXLモデルのテスト結果に若干の影響を与える可能性がありますが、影響は大きくありません）

そこで、正式な評価が始まる前に、Diudiu はまず AI 画像生成プロセスについて簡単に概説し、SD にまだ触れたことのない方にも SD で何ができるのかを理解してもらいます。実際、AI を使って画像を作成するのは非常に簡単です。対応するプロンプト語を入力して、「生成」をクリックするだけです。

これは非常に標準的なテキスト画像です。 SD は、入力した説明的な単語に関連するコンテンツをランダムに生成します。もちろん、生成される効果は、当社の大規模モデルの協力にも依存します。大規模なモデルに関しては、このテストは実際にそれらに焦点を当てています。 SD1.5 は構成要件が低いモデルであり、最もよく使用されるモデル バージョンでもあります。 SDXL は、より高い構成要件を備えたモデルです。その効果は SD1.5 よりも優れていますが、ビデオ メモリに対する要件が高くなります。

この直接キーワード入力生成モデルの結果はランダムです。実際のアプリケーションでは、インスピレーションを生み出し、その後のデザインの完成を支援するために主に使用されます。

もちろん、応用には別の状況もあります。つまり、すでに手描きで被写体の大まかな外観を描いたり、SketchUp で大まかなモデルを作成したりしており、AI を利用して、従来の手描きでの彩色である照明、材質、雰囲気、背景などを豊かにしたいと考えています。次に、Controlnet と呼ばれる SD のプラグインを使用する必要があります。

たとえば、Diudiu は SketchUp を使用して作成した建物の大まかなモデルをアップロードし、Controlnet プラグインを使用して建物の外側の輪郭を制限し、それを SD と組み合わせて、最終的な図面のおおよそのアウトラインと外観を制御しました。

次に、「生成」をクリックすると、Diudiu がアップロードした画像の全体的な構造と非常によく似た最終結果が表示されます。

そして、SD と Controlnet を組み合わせて構成、形状、アウトラインなどを修正して生成された画像は、特に計画の初期段階では実際の作業に大きな役割を果たします。

以上がSDを使ったお絵描きの大まかな流れになりますので、まとめておきます。

SD1.5 モデルは別のグラフであり、出力結果は比較的ランダムです。ハードウェア リソース要件は平均的であり、4GB 以上のビデオ メモリがあれば十分です。

固定描画にはSD1.5+Controlnetを使用します。描画結果を制御できますが、ハードウェア リソースに対する要件が高く、特にグラフィック カード メモリの使用量は大幅に増加します。しかし、実際の仕事には非常に役立ち、最も多く使われています。

もうひとつは最新のSDXLモデルです。実はその描画プロセスは、別の文勝マップである SD1.5 と同じです。コンピュータの構成要件が大幅に改善され、最低限必要なビデオ メモリは 8GB に達します。しかし、効果は SD1.5 よりも良くなります。

SDXL+Controlnet でも固定図面を作成できますが、Controlnet が追加されたため、この組み合わせの構成要件はほぼ最大になります。効果は抜群ですが、実際の利用者数は比較的少ないです。

これを理解したら、通常どおりテストを開始できます。

|テスト 1: SD1.5 Wenshengtu |

最初のテストでは、Diudiu 氏は、SD1.5 を使用してテキスト描画を作成するだけで、2 台のモバイル ワークステーションのパフォーマンスがどのように変化するかを確認することを計画しました。結局、この描き方はAIの基本的な応用であり、将来AIを補助的なデザインに使うときのインスピレーションの源にもなります。

テスト中、すべての条件は同じでした (もちろんハードウェア構成を除く)。

単一バッチの数は2です：テスト結果

単一バッチの数は4です：テスト結果

バッチ総数は10です: テスト結果

まず、単一バッチ数量と合計バッチ数量の違いについて説明します。

まず、シングルバッチの数は、画像が同時に出力されることを意味します。数字が 2 の場合、グラフィック カードは同時に 2 つの画像を実行します。数字が 4 の場合、グラフィック カードは同時に 4 つの画像を実行します。結局、すべて同時に実行されるため、ビデオ メモリの要件は高くなります。

合計バッチ数は、グラフィック カードが一度に 1 つの画像を実行することを意味します。最初の画像が終了すると、余分なビデオ メモリの負荷が徐々に解放され、次に 2 番目の画像が実行されます。 2 番目の画像が終了すると、3 番目の画像が実行され、これが繰り返されます。ビデオメモリの要件は低くなります。

これを踏まえて、上の 3 つの比較画像を見ると、3581 が画像を生成する平均時間は 3 ～ 4 秒であるのに対し、5680 が画像を生成する平均時間は 2 ～ 3 秒であることがわかります。違いは大きくないように思えるかもしれませんが、ここでは、1 回のバッチで 8 つの画像を生成する場合の 2 台のコンピューターの GPU 使用量とビデオ メモリの占有量をテストします。 （1バッチあたりの数量はSDで許可されている上限の8個です）

プレシジョン 3581

プレシジョン5680

ビデオメモリの使用量は両パソコンとも3.8GBで、どちらも正常に動作しており上限に達するには程遠いため、画像のレンダリング時間は互角です。

|概要|

どちらのモバイルワークステーションもテストを完璧に完了し、ビデオメモリはまだ十分に残っており、画像出力時間もほぼ同じでした。つまり、将来 AI を使って文学的なイメージにインスピレーションを与えたい場合、どちらのモバイル ワークステーションでもその役割を果たすことができます。しかし、予算を考慮すると、3581 が第一選択肢です。結局のところ、5680 はグラフィック カードの中ではより高価です。

|テスト 2: SD1.5+Controlnet Wensheng ダイアグラム |

それでは、Controlnetと組み合わせたSD1.5のプロットテストを実行してみましょう。 Controlnet を追加すると、2 つのモバイル ワークステーションのビデオ メモリに対する負荷が増加します。これは、このテストの最も重要な部分でもあります。SD1.5 + Controlnet の組み合わせプロットが現在最も頻繁に使用されているプロット モードであるためです。

単一バッチの数は2です：テスト結果

単一バッチの数は4です：テスト結果

バッチ総数は10です: テスト結果

上記のストレス テストの結果はすぐに表示されますが、Diudiu 氏はまず、単一バッチ数量が 4 の場合、3581 は実際に限界に達したと言わなければなりません。これは、プロフェッショナル グラフィック カードには自己保護メカニズムが備わっており、ビデオ メモリの上限に達したためにレンダリングに失敗することがないためです。ただし、極端な条件下で動作する 3581 のレンダリング速度は大幅に低下しました。これは一種の過負荷作業なので、最終的なレンダリング時間の統計にはカウントされません。

平均して、SD1.5+Controlnet では、3581 はグラフを生成するのに 34 ～ 37 秒かかりますが、5680 はグラフを生成するのに 17 ～ 18 秒かかります。

次に、2 台のコンピューターのビデオ メモリの使用制限もテストします。 3581 は、1 回のバッチで 4 つの画像を生成するときの GPU 使用量とビデオ メモリ使用量をテストし、5680 は、1 回のバッチで 7 つの画像を生成するときの GPU 使用量とビデオ メモリ使用量をテストします。 （テストしたところ、8枚出力されビデオメモリが上限に達していたため）

プレシジョン 3581

プレシジョン5680

3581 ビデオメモリの使用量は 7.5GB、5680 ビデオメモリの使用量は 11.3GB です。 SD1.5+Controlnet を使用すると、3581 グラフィックス カードは 4 つの画像を同時に処理するという限界に達しますが、5680 は同じ条件で 7 つの画像という限界に達すると言えます。

|概要|

一般的に、SDベースの使用では3581に問題はありません。テストの目的は、2 台のコンピューター間のパフォーマンスの差を示すことなので、多くの極端なテストが行​​われました。しかし、日常的な使用では、コンピューターを極端な作業環境に置くことはあまりありません。 5680はビデオメモリに優位性があり、画像出力速度や枚数制限の面でも3581の2倍以上高速です。しかし、ディウディウ氏を驚かせたのは、3581 がビデオ メモリ爆発の瀬戸際にあったにもかかわらず、クラッシュしなかったことだ。少し時間がかかりましたが、少なくとも結果は出ましたので驚きました。

2 回目のテストを完了すると、全体として 3581 は、AI を使用した設計および描画支援の基本要件を満たすことができますが、上限の 5680 はさらに高くなります。

SD1.6 画像評価

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SD1.5テスト後、2台のコンピュータ間のギャップが明らかになりましたが、SDXL1.0の大型モデルは結局更新され、効果はSD1.5よりも優れていますが、グラフィックカードの需要は高くなっています。ただし、当社の 2 台のモバイル ワークステーションは SDXL を使用するための最低基準に達しているので、SDXL でのパフォーマンスをテストしてみましょう。 (注: 3581 にはちょうど 8GB のビデオ メモリがあるため、ビデオ メモリの最適化が有効になっています。ただし、5680 ではビデオ メモリの最適化が有効になっていません。これは上記で説明しました。)

|テスト 3: SDXL1.0 Wenshengtu |

単一バッチの数は2です：テスト結果

単一バッチの数は4です：テスト結果

バッチ総数は8です: テスト結果

SDXL のプレッシャーにより、5680 でも合計バッチで最大 8 枚の写真しか生成できず、3581 のビデオ メモリは 2 回目のテストではそれを処理できませんでした。 SDXL では、出力に必要なビデオ メモリが 3581 のハードウェア ビデオ メモリ構成を超えていることを SD が検出したため、画像を出力できませんでした。しかし幸いなことに、当社の 3581 は SDXL を正常に使用できます。結局のところ、実際の使用では常に圧力がかかった状態を維持するわけではありません。一度失敗しても、もう一度試すことができます。

平均して、3581 が SDXL イメージを生成するには約 45 秒かかりますが、5680 が SDXL イメージを生成するには 20 ～ 22 秒かかります。

次に、画像出力中にビデオメモリの制限に達したときの、これら 2 台のコンピューターの GPU 使用率を見てみましょう。 3581 の単一バッチ サイズは 2 で、5680 の単一バッチ サイズは 4 です。

プレシジョン 3581

プレシジョン5680

極端な条件下では、3581 のビデオ メモリ使用量は 7.7 GB で安定していますが、5680 のビデオ メモリ使用量も 11.4 GB で非常に安定しています。

|概要|

2 台の SDXL コンピューターについて確かなことは、どちらも画像を正常に生成できることですが、ハードウェアの違いにより、3581 は 5680 ほど多くの画像を 1 回のバッチで生成できません。

Diudiu 氏の提案は、文学的な描画に SDXL を使用するだけであれば、基本モデルとして 3581 から始めて、5680 を適切にアップグレードできるというものです。描画速度やパフォーマンスを追求するなら5680を検討してもいいでしょう。

次に行うことは、SDXL1.0 を Controlnet と組み合わせて使用​​することです。ただし、3581 のビデオ メモリは現在 Controlnet をサポートできません。 Diudiu 氏は試してみたところ、Controlnet と組み合わせて SDXL1.0 を使用すると、5680 では一度に 1 枚の写真しか生成できないことがわかりました。ビデオメモリの使用率が11.5GBの限界に達しており、3581ではSDXL+Controlnetが使用できません。

プレシジョン5680

さて、この場合、2 つのワークステーションの使用限界はすでにわかっているので、3581 と 5680 の比較テストは不要のようですが、Diudiu は噂好きな人です～ NVIDIA RTX 4090 グラフィック カードを搭載したラップトップを購入したばかりなので、試してみてワークステーションと競争したいと思っています。

ディウディウのラップトップ構成

Diudiu のラップトップは最近購入したもので、全体的な構成は 5680 のものよりわずかに優れており、特に CPU とグラフィック カードが優れています。たまたま、ワークステーションレベルのプロフェッショナル向けグラフィックカードである NVIDIA RTX 3500 Ada と私の NVIDIA RTX 4090 の間に大きな差があるかどうかも確認したいのです。(SD 出力では CPU は考慮されないため、CPU の違いは無視できます)

|テスト4: SDXL1.0 Wenshengtu |

単一バッチの数は2です：テスト結果

単一バッチの数は4です：テスト結果

バッチ総数は8です: テスト結果

テストの結果はディウディウ氏を驚かせた。論理的に言えば、コンシューマーグレードのグラフィックカード 4090 は RTX3500Ada プロフェッショナルカード 5680 よりも優れており、ビデオメモリは 4GB 多くなっています (4090 には 16GB のビデオメモリがあり、3500Ada には 12GB のビデオメモリがあります)。しかし、予想外だったのは、5680 がグラフィック出力速度で 4090 を上回ったことです。

SDXL ラージ モデルでは、5680 が画像を生成する平均時間は 20 ～ 22 秒であり、SDXL ラージ モデルでは、Diudiu のコンピューターが画像を生成する平均時間は 35 ～ 48 秒です。以下は、極端な出力条件下での 2 台のコンピューターのビデオ メモリ使用量です。

Diudiu の 4090 (6 枚の写真のエクストリーム テスト シングル バッチ)

Precision 5680 (4枚の画像のエクストリームテスト単一バッチ)

ビデオメモリの違いにより、エクストリームテストでは 2 台のコンピューターが 1 回のバッチで出力する画像の数が異なりますが、これは当然のことです。結局のところ、ビデオメモリが 4GB も異なるのです。

しかし、ビデオメモリに利点があったとしても、プロ仕様のカードと一般的なゲーム用カード、つまり消費者向けグラフィック カードとの間にはまだいくらかのギャップがあります。通常の条件下では、速度は明らかにコンシューマーグレードのグラフィック カードよりも優れています。しかし、ディウディウ氏は納得していない。結局のところ、Diudiu の 4090 は SDXL+Controlnet で同時に 4 枚の写真を実行できます。

冗談はさておき、今日の主人公は私のコンピュータではありません。 3581 と 5680 についてお話しましょう。

テストの概要と購入の推奨事項

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価格については、Precision 3581 が約 15,000 円、Precision 5680 が約 30,000 円となっています。

ここでDiudiuが簡単に説明したいと思います。 5680 モバイル ワークステーションの仕上がりは 3581 よりもはるかに優れており、搭載されているモニターも UHD 4K 画面で、表示の面でも 3581 よりもはるかに優れています。 Diudiu 氏はこのレビューで、2 つのモバイル ワークステーションの仕上がりとディスプレイについては触れませんでした。

使用面では、3581 は AI の日常的な使用に対応できますが、5680 は上限が高くなります。どちらのノートブックもパフォーマンスは優れています。 2 台のノートブックのハードウェアの主な違いはグラフィック カードです。 SD 画像出力テストの後、プロ仕様のグラフィック カードがより安定していることが感じられ、日常業務に大いに役立っています。

もちろん、もう 1 つ小さなポイントがあります。それは、SDXL + Controlnet の使用です。 3581 ノートブックは、SDXL + Controlnet によって消費される膨大なビデオ メモリをサポートできません。 SD1.5 は正常に使用できますが、5680 は SDXL+Controlnet をクラッシュすることなく 1 つずつ実行でき、ビデオ メモリが過負荷になることはありません。

テストで使用されたNVIDIA RTX 4090グラフィックカードを搭載したDiudiu氏のノートPCのビデオメモリは結局16GBで、NVIDIA RTX 3500 Adaを搭載した5680ノートPCよりも4G低い。つまり、SD の上限について言えば、ビデオ メモリが大きいほど、上限も高くなります。簡単に言えば、ビデオメモリの容量が大きいほど、同時に生成できる画像の数が増えます。

もちろん、プロフェッショナルグレードとコンシューマーグレードのグラフィック カードのどちらを選択すればよいのか疑問に思う人もいるかもしれません。 4090 はコンシューマー グレードのグラフィック カードであり、3500Ada はプロフェッショナル グレードのグラフィック カードです。これら 2 つのグラフィック カードは実際には同等ではありません。同レベルの比較をするなら、4090と同レベルのプロ用カードは5000Adaでしょう。

もちろん、同じレベルで比較すると、コンシューマーグレードのグラフィック カードの方が間違いなく安価です。

テスト結果とDiudiu氏の個人的な使用から判断すると、プロ仕様のグラフィック カードは、安定性と計算速度の点でコンシューマー仕様のグラフィック カードよりも優れています。レベルが同等でなくても、テスト時間を通じてそれがわかります。

予算が限られているが、画像出力に SD を使用したい場合は、Diudiu 氏は Precision 3581 の購入を推奨します。結局のところ、SDXL はビデオ メモリを大量に消費します。効果は抜群ですが、ほとんどの人は買えません！

そして、十分な資金と予算があり、SDXL を描画に使用したい場合は、Diudiu は Precision 5680 の購入を推奨しています。結局のところ、極限のパフォーマンスを体験したくない人がいるでしょうか?

4090 のようなコンシューマーグレードのグラフィック カードを搭載したコンピューターの場合、同じ価格で、より大容量のビデオ メモリを搭載したラップトップを購入できる可能性があります。 SD画像出力の上限に関しては、もっと高いはずですが、安定性は若干悪くなります。私の個人的な使用状況では、NVIDIA RTX 4090 グラフィック カードを搭載したノート PC では、ビデオ メモリが上限に達しそうになるとクラッシュして画像の出力に失敗することがありますが、プロ仕様のグラフィック カードを搭載したコンピューターではこのようなことは起こりません。したがって、安定性の観点からはプロ仕様のグラフィック カードの方が優れていますが、コスト効率の観点からは、コンシューマー グレードのグラフィック カードを搭載したラップトップの方が優れた選択肢となります。

以上がこの記事の全内容です～

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。