16GBと8GBのRTX 4060 TiはAI分野で大きな差が！搭載BTOPCで比較してみた

2023年09月01日 15時00分更新

文●勝田有一朗編集●八尋／ASCII

提供: インバースネット株式会社

AIでRTX 4060 Ti 16GBの真価が発揮される！

　現在、ビデオメモリー容量が最も重要視されるのはAI分野だろう。ここでは画像生成AIの「Stable Diffusion」を用い、RTX 4060 Tiの16GB版と8GB版の違いを検証していきたい。

　まずはプロンプトから画像を生成するtxt2imgを試す。使用する環境は「Stable Diffusion Web UI(Automatic1111) v1.5.1」で、画像生成AIモデルにはStability AIより7月に公開されたばかりの「Stable Diffusion XL 1.0」（以下SDXL 1.0）を用いている。

　SDXL 1.0は8GBのビデオメモリーでも高解像度高クオリティーな画像生成が可能である点を特徴の1つとしているが、16GB版と8GB版でどのような差が見られるだろうか。

SDXL 1.0で10枚の画像生成にかかった時間

　結果は、16GB版と8GB版で大きなパフォーマンス差を確認できた。1024×1024ドット画像の場合で約2.5倍差がついている。また8GB版ではメモリー消費を抑える“--medvramオプション”が必須なため両者同条件にしているが、16GB版は--medvramオプションがなくても特に問題はなく、さらにBatch sizeで高速化の余地も残している。ビデオメモリー容量の差がここまで影響するのかと驚いた結果となった。

　次に、画像生成AIの学習についても検証する。今回はベースモデルに対して部分的な学習適応を行なう「LoRA」の作成でパフォーマンスを見ていこう。AI学習はより多くのビデオメモリーが必要とされているが、実際のところはどうなのだろうか。

　今回用いた環境は「kohya_ss GUI v21.8.7」で、学習条件は次のとおり。

「kohya_ss GUI v21.8.7」の学習条件
ベースモデル	SDXL 1.0
学習画像	12枚、繰り返し1回
正則化画像	なし
epoch	1
Batch size	1
Network dim	128
Network alpha	128

LoRA作成にかかった時間

　結果は見てのとおりで、圧倒的な差（約22倍）が付いた格好だ。また今回はパフォーマンス検証ということで繰り返しやepochを“1”としたが、実際はこれらの値を調整して20～50倍ほど多く学習させる必要がある。ただその条件ではもはや8GB版が実用に耐えないであろうことは想像に難くない。画像生成までなら8GB版でもギリギリ使えたが、画像学習は16GB版一択となる。

　このように、RTX 4060 Tiの16GB版と8GB版はAI分野でまったく別製品であるかのようなパフォーマンス差を見せた。--medvramオプションなしでの画像生成時のビデオメモリー消費量は15GBに迫っており、もはやビデオメモリー12GBでも物足りない時代に突入しているのかもしれない。

　RTX 4060 Ti以外で16GB以上のビデオメモリーとなると1枚20万円前後のRTX 4080になるわけで、そう考えるとRTX 4060 Ti 16GBが破格のコストパフォーマンスに見えてはこないだろうか。

画像生成時のビデオメモリー消費量

画像生成AIに興味があるなら断然オススメ！

　以上のようにFRGAGB760/WS901/NTKはフルHDのゲーミング環境で高いパフォーマンスを見せてくれた。冷却性能や拡張性も高く、長く付き合っていける1台になるだろう。

　ただ通常のゲーミング用途ではRTX 4060 Ti 16GBの強みを実感しにくいのも事実で、FRGAGB760/WS901/NTKの強みを出せるのはやはりAI分野だ。AI分野では用途によって上位の「GeForce RTX 4070」や「GeForce RTX 4070 Ti」を喰う可能性も秘めており、コストパフォーマンスに優れた一面も見えてくる。ゲームにも画像生成AIにも興味がある人にFRGAGB760/WS901/NTKは強くオススメできる1台だ。

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