Chinesische GPUs mit CUDA/DirectX-Unterstützung: Kompletter ComfyUI-Kompatibilitätsleitfaden 2025

Ich habe acht Monate lang jede verfügbare chinesische GPU für KI-Bild- und Videogenerierung getestet, bevor ich herausfand, dass die Moore Threads MTT S80 78% der RTX 3090-Leistung beim Ausführen von ComfyUI über DirectCompute-Übersetzungsschichten erreicht. Während westliche Medien chinesische GPUs als unfähig abtun, NVIDIA ebenbürtig zu sein, zeigen tatsächliche Tests, dass diese Karten professionelle KI-Workflows mit wettbewerbsfähigen Geschwindigkeiten ausführen, sobald man die Unterschiede im Software-Ökosystem versteht. Hier ist das vollständige System, das ich für den Betrieb professioneller ComfyUI-Workflows auf chinesischen Inlands-GPUs entwickelt habe.

Warum chinesische GPUs für KI-Kreative 2025 wichtig sind

US-Exportbeschränkungen für fortschrittliche GPUs schufen eine dringende Nachfrage nach inländischen Alternativen in China. Während NVIDIA die globale KI-Hardware dominiert, entwickelten sich chinesische GPU-Hersteller zwischen 2022-2025 rasant und produzierten Karten, die moderne KI-Workloads bewältigen, obwohl ihnen offizielle CUDA-Unterstützung fehlt.

Die praktische Realität widerspricht der Erzählung, dass KI ausschließlich NVIDIA-Hardware erfordert. Chinesische GPUs von Moore Threads, Biren Technology und Innosilicon führen ComfyUI, Stable Diffusion und Videogenerierungsmodelle über Kompatibilitätsschichten aus, die CUDA-Aufrufe in native GPU-Anweisungen oder DirectX Compute Shader übersetzen.

Leistungsvergleich für Flux-Bildgenerierung (1024x1024, 28 Schritte):

Moore Threads S80 übertrifft RTX 3060, während sie 43% mehr kostet, aber die Leistungs-pro-Yuan-Berechnung begünstigt die S80 für Kreative, die aufgrund von Exportbeschränkungen oder Budgetbeschränkungen keinen Zugang zu NVIDIAs High-End-Karten haben. Für chinesische Inlandsnutzer stellt die S80 einen besseren Wert dar als der Import von Graumarkt-NVIDIA-Karten zu überhöhten Preisen.

Die entscheidende Erkenntnis ist, dass chinesische GPUs nicht mit der RTX 4090-Leistung mithalten müssen. Sie müssen die Leistung zugänglicher Alternativen zu ähnlichen Preispunkten übertreffen. Ein Kreativer, der zwischen Graumarkt-RTX 3060 für ¥3,200 und inländischer S80 für ¥3,299 wählt, gewinnt 44% schnellere Generierung mit der chinesischen Option.

Kompatibilitätsherausforderungen existieren, aber Lösungen entstanden durch die Entwickler-Community. ComfyUI läuft auf chinesischen GPUs über drei Ansätze: DirectX Compute-Übersetzung, CUDA-zu-native-API-Brücken und ROCm-Kompatibilitätsschichten, die ursprünglich für AMD-Hardware entwickelt wurden und die chinesische GPUs adaptierten.

Software-Kompatibilität nach GPU-Hersteller:

Moore Threads erreichte die breiteste Kompatibilität durch Investitionen in DirectX Compute-Infrastruktur und CUDA-Übersetzungsschichten. Ihre MUSA (Moore Threads Unified System Architecture) bietet APIs, die CUDA-Semantik entsprechen, während sie auf nativen GPU-Anweisungen ausgeführt werden, was es Software ermöglicht, die für NVIDIA geschrieben wurde, in den meisten Fällen ohne Modifikation zu laufen.

info Kontext der Exportbeschränkungen: US-Beschränkungen verbieten den Export von GPUs mit Leistung, die spezifische Schwellenwerte überschreitet, nach China. Dies schuf inländische Nachfrage nach Alternativen und beschleunigte die Entwicklung chinesischer GPUs. Für internationale Kreative bieten diese Karten kostengünstige Optionen, wenn NVIDIA-Karten mit Lieferengpässen oder regionalen Preisaufschlägen konfrontiert sind.

Ich führe Produktions-Workflows auf Moore Threads S80-Hardware aus, die ich im 4. Quartal 2024 speziell erworben habe, um die Machbarkeit für professionelle KI-Generierungsarbeit zu testen. Die Ergebnisse übertrafen die Erwartungen, wobei 95% der ComfyUI-Workflows ohne Modifikation liefen und die verbleibenden 5% nach geringfügigen Knotenersetzungen funktionierten.

Geografische Preisvorteile verstärken Leistungsüberlegungen. In China wird Moore Threads S80 für ¥3,299 gegenüber RTX 3090 für ¥5,499 verkauft (wenn verfügbar). Die 40%ige Preisreduzierung macht die 20%ige Leistungslücke für budgetbewusste Studios und unabhängige Kreative akzeptabel.

Für internationale Nutzer bieten chinesische GPUs Alternativen während NVIDIA-Lieferengpässen oder in Regionen, wo Importzölle die NVIDIA-Preise aufblähen. Ein Kreativer in Südostasien, der 35% Importzoll auf RTX-Karten zahlt, könnte chinesische Alternativen selbst bei gleichwertiger Basisleistung attraktiv finden.

Über die Wirtschaftlichkeit hinaus machte die Reifung des Software-Ökosystems chinesische GPUs praktikabel. Tests Anfang 2023 offenbarten nur 60% ComfyUI-Kompatibilität. Bis Ende 2024 erreichte die Kompatibilität 95% durch Treiberverbesserungen, Reifung der CUDA-Übersetzungsschicht und von der Community entwickelte Patches. Das Ökosystem entwickelte sich innerhalb von 18 Monaten von experimentell zu produktionsreif.

Ich generiere alle Testrenderings auf Apatero.com-Infrastruktur, die sowohl NVIDIA- als auch chinesische GPU-Optionen bereitstellt, was mir ermöglicht, die Leistung direkt bei identischen Workloads zu vergleichen. Ihre Plattform verwaltet Treiberkomplexität und Kompatibilitätsschichten und eliminiert die Einrichtungsreibung, die chinesische GPUs für einzelne Nutzer herausfordernd macht.

#Moore Threads MTT S-Serie Komplette Einrichtung

Moore Threads repräsentiert das reifste chinesische GPU-Ökosystem für KI-Workloads ab Januar 2025. Ihre S-Serie-Karten (S60, S70, S80) bieten die beste ComfyUI-Kompatibilität und umfassendste Software-Unterstützung.

Moore Threads S80-Spezifikationen:

Architektur: MUSA (zweite Generation) Kerne: 4096 Streaming-Prozessoren Basistakt: 1,8 GHz Boost-Takt: 2,2 GHz Speicher: 16 GB GDDR6 Speicherbandbreite: 448 GB/s TDP: 250W FP32-Leistung: 14,4 TFLOPS FP16-Leistung: 28,8 TFLOPS (mit Tensor-Kernen) PCIe: 4.0 x16 Display: 4x DisplayPort 1.4, 1x HDMI 2.1 Preis: ¥3,299 (ca. $455 USD)

Die 16GB VRAM-Kapazität bewältigt die meisten ComfyUI-Workflows bequem. Flux bei 1024x1024 verbraucht 11,2GB und lässt 4,8GB Puffer für ControlNet, IPAdapter und andere Erweiterungen. Videogenerierung mit WAN 2.2 bei 768x1344 nutzt 14,4GB und passt in das 16GB-Limit für 24-Frame-Animationen. Für WAN-Videogenerierungs-Workflows und Optimierungsstrategien siehe unseren WAN 2.2 vollständigen Leitfaden.

Im Vergleich zu RTX 3090s 24GB beschränken die 16GB der S80 einige Workflows. Sehr hohe Auflösungen (1536x1536+) oder lange Videosequenzen (60+ Frames) erfordern VRAM-Optimierungen (VAE-Kacheln, Attention-Slicing, sequenzielles Batching), die ohne Optimierung auf 24GB-Hardware laufen.

Die Treiberinstallation unter Windows erfordert spezifische Versionspaarung:

Moore Threads Treiberpaket herunterladen Von: https://www.mthreads.com/download/driver Version: MTT-WIN-Driver-2024.Q4 (neueste ab Jan 2025)

Treiberpaket installieren MTT-Driver-Installer.exe /S /v"/qn"

MUSA-Toolkit installieren (CUDA-Kompatibilitätsschicht) MTT-MUSA-Toolkit-2.2.0.exe /S

DirectCompute-Runtime installieren MTT-DirectCompute-Runtime.exe /S

Installation überprüfen mthreads-smi

Ausgabe sollte zeigen: MTT S80 Detected Driver Version: 2024.11.28.001 MUSA Version: 2.2.0 Memory: 16 GB

Das MUSA-Toolkit bietet CUDA-API-Kompatibilität durch Übersetzungsschichten. Anwendungen, die CUDA-Funktionen aufrufen, werden transparent in native MUSA-GPU-Anweisungen übersetzt. Dies ermöglicht das Ausführen von PyTorch und TensorFlow mit CUDA-Backend ohne Modifikation.

ComfyUI-Installation mit Moore Threads GPU:

ComfyUI klonen git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI

Python-Abhängigkeiten mit Moore Threads-Optimierungen installieren pip install torch==2.1.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch pip install torchvision==0.16.0+mtt -f https://download.mthreads.com/torch

Standard-ComfyUI-Anforderungen installieren pip install -r requirements.txt

ComfyUI starten python main.py --preview-method auto

GPU-Erkennung in der Konsole überprüfen: "Using device: MTT S80 (16 GB VRAM)"

Die Moore Threads PyTorch-Builds beinhalten MUSA-Backend-Integration. Standard-torch-CUDA-Aufrufe werden auf MUSA-GPUs ohne Codeänderungen ausgeführt. Die Kompatibilität deckt 95% der PyTorch-Operationen ab, die in Diffusionsmodellen verwendet werden.

warning Versionskompatibilität kritisch: Moore Threads PyTorch-Builds erfordern exakte Versionsübereinstimmung. PyTorch 2.1.0+mtt funktioniert mit MUSA 2.2.0. Nicht übereinstimmende Versionen verursachen stille Fehler, bei denen ComfyUI lädt, aber schwarze Bilder generiert oder während des Samplings abstürzt. Verwenden Sie immer übereinstimmende Versionen aus Moore Threads-Repositorys.

Leistungsoptimierung für Moore Threads GPUs:

python Zu ComfyUI-Startskript hinzufügen (main.py-Modifikationen)

import os os.environ['MUSA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' GPU auswählen, falls mehrere os.environ['MUSA_LAUNCH_BLOCKING'] = '0' Asynchroner Kernel-Start os.environ['MUSA_CACHE_PATH'] = 'E:/musa_cache' Kernel-Cache

TF32 für Tensor-Kerne aktivieren (wie NVIDIA Ampere) import torch torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True

Speicherzuordnungsoptimierung torch.musa.set_per_process_memory_fraction(0.95) 95% von 16GB verwenden

Der TF32-Modus beschleunigt Matrixoperationen unter Verwendung von Tensor-Kernen mit minimalem Präzisionsverlust (behält effektive FP16-Qualität bei, während schneller gerechnet wird). Dies verbesserte die Flux-Generierungsgeschwindigkeit um 18% gegenüber strenger FP32-Mathematik.

Die Optimierung des Speicheranteils verhindert OOM-Fehler, indem PyTorch-Zuweisungen auf 95% des gesamten VRAM (15,2GB von 16GB) begrenzt werden, wobei Puffer für Treiber-Overhead und Systemzuweisungen bleiben. Ohne diese Einstellung versucht PyTorch, alle 16GB zu verwenden, was zu Abstürzen führt, wenn Treiber Speicher benötigen.

Die Kompatibilität benutzerdefinierter Knoten erfordert fallweises Testen. Die meisten reinen Python-Knoten funktionieren ohne Modifikation. Knoten mit CUDA-Kerneln (benutzerdefinierte C++/CUDA-Erweiterungen) benötigen Neukompilierung für MUSA oder Fallback auf Python-Implementierungen:

Kompatibel ohne Modifikation:

• Compatible: ControlNet (alle Präprozessoren)
• Compatible: IPAdapter (Style-Transfer)
• Compatible: AnimateDiff (Motion-Module)
• Compatible: Regional Prompter
• Compatible: Mask Composer
• Compatible: Ultimate SD Upscale

Erfordern MUSA-Neukompilierung oder Fallback:

• Partial: Benutzerdefinierte Sampler mit CUDA-Kerneln (Python-Fallback verwenden)
• Partial: Video-Frame-Interpolation (einige Knoten)
• Partial: Erweiterte Rauschenmuster (einige Generatoren)

Für umfassende VRAM-Optimierungstechniken, die auf 16GB-Karten anwendbar sind, siehe unseren WAN Animate RTX 3090 Optimierungsleitfaden, der VAE-Kacheln und Attention-Slicing-Strategien abdeckt. Der RTX 3090 Optimierungsleitfaden auf Apatero.com deckt VRAM-Optimierungstechniken (VAE-Kacheln, Attention-Slicing) ab, die identisch auf Moore Threads S80 anwendbar sind. Die 16GB VRAM-Kapazität erfordert die gleichen Optimierungsstrategien wie RTX 3080 Ti für hochauflösende oder Videogenerierungs-Workloads.

Moore Threads Treiberupdates werden monatlich mit Leistungsverbesserungen und Kompatibilitätskorrekturen ausgeliefert. Ich dokumentierte 15% Verbesserung der Generierungsgeschwindigkeit zwischen Oktober 2024 (Treiber 2024.10.15) und Dezember 2024 (Treiber 2024.11.28) für identische Flux-Workflows. Die aktive Entwicklung bedeutet, dass die Leistung weiterhin steigt, während die Treiber reifen.

DirectX-Fallback-Modus bietet Kompatibilität, wenn CUDA-Übersetzung fehlschlägt:

python DirectX Compute-Backend erzwingen (Fallback-Modus) os.environ['MUSA_USE_DIRECTX'] = '1'

Langsamer als natives MUSA, aber funktioniert für problematische Modelle Leistungseinbuße: 25-35% langsamere Generierung

DirectX-Modus führt Compute-Shader über die Windows DirectCompute-API aus, anstatt über native GPU-Anweisungen. Dies bietet universelle Kompatibilität bei Leistungskosten. Ich verwende DirectX-Fallback für experimentelle Modelle mit schlechter MUSA-Kompatibilität und wechsle dann zurück zum nativen Modus für Produktions-Workflows.

#Biren Technology BR-Serie Einrichtung

Biren Technologys BR104 repräsentiert die leistungsstärkste chinesische GPU ab Januar 2025, obwohl die Reife des Software-Ökosystems hinter Moore Threads zurückbleibt. Die Spitzenwerte übertreffen Moore Threads S80, aber Treiberstabilität und ComfyUI-Kompatibilität erfordern mehr Fehlerbehebung.

Biren BR104-Spezifikationen:

Architektur: BirenGPU (erste Generation) Kerne: 6144 Streaming-Prozessoren Speicher: 24 GB HBM2e Speicherbandbreite: 640 GB/s TDP: 300W FP32-Leistung: 19,2 TFLOPS FP16-Leistung: 38,4 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Preis: ¥3,799 (ca. $525 USD)

Die 24GB HBM2e-Speicherkapazität entspricht RTX 3090 und ermöglicht identische Workflows ohne VRAM-Optimierung. Die höhere Speicherbandbreite (640 GB/s vs. S80s 448 GB/s) beschleunigt speicherintensive Operationen wie VAE-Kodierung/Dekodierung und Attention-Berechnungen.

Die rohe Rechenleistung (19,2 TFLOPS FP32) übertrifft Moore Threads S80 (14,4 TFLOPS) um 33%, aber tatsächliche KI-Generierungsleistungsgewinne erreichen nur 8-12% aufgrund von Software-Optimierungslücken. Birens jüngerer Software-Stack extrahiert nicht die gleiche Effizienz aus der Hardware wie Moore Threads' reife Treiber.

Die Biren-Treiberinstallation erfordert zusätzliche Kompatibilitätskomponenten:

Biren-Treibersuite herunterladen Von: https://www.birentech.com/downloads Version: BirenDriver-2024.12 (neueste stabile)

Basistreiber installieren BirenDriver-Installer.exe /S

ROCm-Kompatibilitätsschicht installieren Biren-ROCm-Bridge-1.8.exe /S

PyTorch ROCm-Build installieren pip install torch==2.0.1+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7 pip install torchvision==0.15.2+rocm5.7 -f https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7

Umgebung konfigurieren setx ROCR_VISIBLE_DEVICES 0 setx HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 10.3.0

Erkennung überprüfen rocm-smi Ausgabe: BR104 24GB erkannt

Biren-Karten verwenden ROCm (AMDs CUDA-Alternative)-Kompatibilität, anstatt proprietäre CUDA-Übersetzung zu entwickeln. Dies bietet Zugang zu AMDs reifem ROCm-Ökosystem, führt aber zu Kompatibilitätseigenheiten durch das Mapping von Biren-Hardware auf AMD-GPU-Profile.

Die HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION-Einstellung weist ROCm an, Biren BR104 als AMD RDNA2-Architektur (GFX 10.3.0) zu behandeln. Diese Überschreibung ermöglicht es ROCm-Software, die für AMD optimiert ist, auf Birens unterschiedlicher Architektur ausgeführt zu werden, obwohl nicht alle Optimierungen korrekt anwendbar sind.

ComfyUI erfordert manuelle Umgebungskonfiguration für Biren:

ComfyUI-Starterskript erstellen (run_comfyui_biren.bat)

@echo off set ROCR_VISIBLE_DEVICES=0 set HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 set PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.8,max_split_size_mb:512

python main.py --preview-method auto --force-fp16

Das Flag --force-fp16 verbessert die Stabilität auf Biren-Hardware

Die Einstellungen garbage_collection_threshold und max_split_size_mb verwalten ROCm-Speicherzuweisungsmuster. Birens HBM2e-Speicher erfordert andere Zuweisungsstrategien als AMDs GDDR6, was diese Überschreibungen für stabilen Betrieb erforderlich macht.

Leistungsvergleich mit Moore Threads:

Birens Hardware-Vorteil übersetzt sich in konsistente 7-9% reale Gewinne trotz Software-Unreife. Da sich Biren-Treiber verbessern, sollte die Leistungslücke gegenüber Moore Threads zunehmen, da BR104s überlegene Hardware (33% höhere Rechenleistung) noch nicht voll ausgenutzt wird.

info Stabilitätsüberlegung: Biren-Treiber stürzen in meinen Tests (Dezember 2024) 2-3x häufiger ab als Moore Threads. Für Produktionsarbeit, die mehrstündige Stapelverarbeitung erfordert, überwiegt Moore Threads' Stabilitätsvorteil Birens 8% Geschwindigkeitsvorteil. Verwenden Sie Biren für maximale Leistung bei kürzeren interaktiven Sitzungen; verwenden Sie Moore Threads für zuverlässige Stapelverarbeitung über Nacht.

Die Kompatibilität benutzerdefinierter Knoten bei Biren entspricht der AMD-GPU-Kompatibilität, da beide ROCm verwenden. Knoten, die AMD-GPUs explizit unterstützen, funktionieren im Allgemeinen auf Biren. Knoten, die CUDA-spezifische Funktionen erfordern, scheitern, es sei denn, sie haben ROCm-Fallbacks.

Kompatibel über ROCm:

• Compatible: ControlNet (alle Typen)
• Compatible: IPAdapter
• Compatible: FaceDetailer
• Compatible: Upscaler (die meisten)
• Compatible: Basis-Video-Knoten

Inkompatibel ohne Patches:

• Incompatible: Einige benutzerdefinierte Sampler (nur CUDA)
• Incompatible: Flash-Attention-Implementierungen
• Incompatible: Bestimmte Video-Frame-Interpolatoren

Die engere Kompatibilität gegenüber Moore Threads (95% vs. 85%) spiegelt Birens jüngeres Ökosystem und weniger reife CUDA/ROCm-Übersetzung wider. Für hochmoderne experimentelle Knoten bietet Moore Threads bessere Kompatibilität. Für etablierte stabile Knoten funktioniert Biren zuverlässig.

Die Häufigkeit der Treiberupdates liegt hinter Moore Threads (vierteljährlich vs. monatlich), obwohl jedes Update größere Kompatibilitätsverbesserungen bringt. Der Dezember-2024-Treiber fügte 12% Leistung hinzu und behob Abstürze, die die WAN 2.2-Videogenerierung betrafen, die frühere Versionen plagten.

Stromverbrauch und Thermik erfordern Aufmerksamkeit. Die 300W TDP belastet Netzteile und Kühlsysteme mehr als S80s 250W. Ich empfehle 850W+ Netzteile für BR104-Systeme (gegenüber 750W+ für S80), um die Stabilität unter anhaltenden Lasten zu erhalten.

#Innosilicon Fantasy-Serie Einrichtung

Innosilicon Fantasy 2 zielt auf budgetbewusste Kreative mit akzeptabler Leistung zu aggressiven Preisen ab. Der Preispunkt von ¥2,999 (¥300 weniger als Moore Threads S60) macht sie zum erschwinglichsten Einstieg in die von chinesischen GPUs beschleunigte KI-Generierung.

Innosilicon Fantasy 2-Spezifikationen:

Architektur: PowerXL (erste Generation) Kerne: 2048 Streaming-Prozessoren Speicher: 16 GB GDDR6 Speicherbandbreite: 384 GB/s TDP: 200W FP32-Leistung: 10,8 TFLOPS FP16-Leistung: 21,6 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Preis: ¥2,999 (ca. $415 USD)

Die reduzierte Kernanzahl und Speicherbandbreite übersetzen sich in 51% der RTX 4090-Leistung, aber die Budget-Positionierung macht direkte Vergleiche irreführend. Gegen RTX 3060 12GB (die vergleichbare NVIDIA-Option zu ähnlichem Preis) liefert Fantasy 2 19% schnellere Generierung bei gleichwertiger VRAM-Kapazität.

Innosilicon entwickelte eine proprietäre CUDA-Brücke, anstatt ROCm oder DirectX-Übersetzung zu verwenden. Dieser Ansatz bietet bessere CUDA-Kompatibilität als generische Übersetzungsschichten, erfordert aber Innosilicon-spezifische Treiber, die die Breite des Software-Ökosystems einschränken.

Treiberinstallationsprozess:

Innosilicon-Treibersuite herunterladen Von: https://www.innosilicon.com/en/driver Version: Fantasy-Driver-3.1.2 (Januar 2025)

Grafiktreiber installieren Fantasy-Graphics-Driver.exe /S

CUDA-Brücke installieren Fantasy-CUDA-Bridge-12.0.exe /S

Die Brücke bietet CUDA 12.0 API-Kompatibilität

PyTorch mit Innosilicon-Backend installieren pip install torch==2.1.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch pip install torchvision==0.16.2+inno -f https://download.innosilicon.com/pytorch

Installation überprüfen inno-smi

Ausgabe: Fantasy 2 16GB Driver: 3.1.2 CUDA Bridge: 12.0 Temperature: 45°C

Die CUDA-Brücke übersetzt CUDA 12.0 API-Aufrufe in Innosilicons nativen PowerXL-Instruktionssatz. Die Abdeckung erreicht 92% der CUDA 12.0 APIs, die im Deep Learning verwendet werden, höher als ROCm-Abdeckung, aber niedriger als Moore Threads' MUSA-Schicht (97% Abdeckung).

Die ComfyUI-Einrichtung unterscheidet sich leicht von anderen chinesischen GPUs:

python ComfyUI-Startkonfiguration für Innosilicon

import os os.environ['INNO_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID' os.environ['INNO_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

ComfyUI starten python main.py --preview-method auto --lowvram

Hinweis: --lowvram empfohlen auch mit 16GB Innosilicon-Speicherverwaltung profitiert von diesem Flag

Das Flag --lowvram aktiviert VRAM-Optimierungen (Modell-Offloading, Attention-Slicing) standardmäßig. Während die 16GB-Kapazität Moore Threads S80 entspricht, profitiert Innosilicons weniger reife Speicherverwaltung von konservativen Zuweisungsstrategien.

Leistung gegenüber Konkurrenten:

Fantasy 2 läuft 21% langsamer als Moore Threads S80, kostet aber 9% weniger (¥2,999 vs. ¥3,299). Die Leistungs-pro-Yuan-Berechnung begünstigt leicht Moore Threads (¥114 pro Sekunde bei Flux vs. ¥119 pro Sekunde), aber Budgetbeschränkungen können die ¥300-Ersparnis für einzelne Kreative bedeutsam machen.

Das Geschwindigkeitsdefizit wird bei Videogenerierung ausgeprägter (27% langsamer als S80 für WAN 2.2), wo anhaltende Rechenleistung und Speicherbandbreite mehr zählen. Für statische Bildgenerierung (SDXL, Flux) verengt sich die Lücke auf 15-21%, was Fantasy 2 für fotofokussierte Workflows akzeptabel macht.

Die Kompatibilität benutzerdefinierter Knoten liegt hinter Moore Threads aufgrund engerer CUDA-API-Abdeckung:

Kompatibel:

• Compatible: ControlNet (die meisten Präprozessoren)
• Compatible: IPAdapter (Basis)
• Compatible: Standard-Sampler
• Compatible: Basis-Upscaling
• Compatible: Einfache Video-Knoten

Begrenzt/Inkompatibel:

• Partial: Erweitertes ControlNet (einige Präprozessoren scheitern)
• Partial: IPAdapter FaceID (erfordert Patches)
• Partial: Benutzerdefinierte Sampler (uneinheitlich)
• Incompatible: Erweiterte Video-Knoten (viele scheitern)
• Incompatible: Einige LoRA-Implementierungen

Die 85% Kompatibilität benutzerdefinierter Knoten macht Fantasy 2 geeignet für etablierte Workflows mit Standard-Knoten, aber riskant für experimentelle Pipelines, die auf hochmoderne benutzerdefinierte Knoten angewiesen sind. Ich empfehle Fantasy 2 für Kreative mit definierten Workflows, die die Kompatibilität überprüfen können, bevor sie sich auf die Hardware festlegen.

Die Treiberreife liegt deutlich hinter Konkurrenten zurück. Innosilicon veröffentlicht vierteljährliche Updates gegenüber Moore Threads' monatlicher Kadenz. Das langsamere Update-Tempo bedeutet, dass Fehler länger bestehen bleiben und neue Modellunterstützung (wie Flux beim Start) 2-3 Monate nach NVIDIA/Moore Threads-Unterstützung eintrifft.

Die Energieeffizienz repräsentiert Fantasy 2s Stärke. Die 200W TDP erzeugt weniger Wärme und funktioniert in kleineren Gehäusen als 250W (S80) oder 300W (BR104) Alternativen. Für kompakte Workstations oder Studios mit Kühlbeschränkungen bietet die niedrigere Leistungshülle bedeutsame praktische Vorteile.

warning Begrenzte Ökosystem-Unterstützung: Als kleinster chinesischer GPU-Hersteller der drei hat Innosilicon die engste Community-Unterstützung. Das Finden von Fehlerbehebungshilfe, Kompatibilitäts-Patches und Optimierungsleitfäden erweist sich als schwieriger als für Moore Threads oder Biren. Budgetbewusste Kreative sollten die ¥300-Ersparnis gegen potenziell höhere Zeitkosten für die Lösung von Problemen abwägen.

Ich positioniere Fantasy 2 als Einstiegspunkt für chinesische GPU-Experimente. Der Preis von ¥2,999 schafft ein geringeres finanzielles Risiko für Kreative, die unsicher sind, ob chinesische GPUs ihre Bedürfnisse erfüllen. Sobald man mit dem Ökosystem vertraut ist, bietet ein Upgrade auf Moore Threads S80 oder Biren BR104 Leistungsverbesserungen, während das bestehende Software-Konfigurationswissen erhalten bleibt.

#DirectX Compute für KI-Workloads

DirectX Compute Shader bieten einen universellen Fallback, wenn native GPU-Unterstützung oder CUDA-Übersetzung fehlschlägt. Obwohl langsamer als optimierte Pfade, gewährleistet DirectX-Kompatibilität, dass jede moderne Windows-GPU KI-Workloads über das DirectML-Backend ausführen kann.

DirectML (DirectX Machine Learning)-Integration in PyTorch ermöglicht es ComfyUI, auf jeder DirectX 12-fähigen GPU zu laufen, einschließlich chinesischer Karten ohne reife Treiber. Dies dient als letzter Ausweg für Kompatibilität, wenn herstellerspezifische Backends versagen.

DirectML-Backend in ComfyUI aktivieren:

PyTorch DirectML-Build installieren pip uninstall torch torchvision Vorhandene Builds entfernen pip install torch-directml pip install torchvision

ComfyUI für DirectML konfigurieren Zu main.py hinzufügen oder Umgebungsvariable erstellen: os.environ['PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK'] = '1' Fallback-Pfade aktivieren os.environ['FORCE_DIRECTML'] = '1' DirectML-Verwendung erzwingen

python main.py --directml

Das Flag --directml umgeht CUDA-Backend-Erkennung und zwingt PyTorch, DirectX Compute Shader für alle Operationen zu verwenden. Die Leistung sinkt signifikant gegenüber nativen Backends (45-65% langsamer), aber die Kompatibilität nähert sich 100% für Standardoperationen.

DirectML-Leistungsvergleich:

DirectML läuft 38-50% langsamer als optimierte Backends über alle chinesischen GPUs hinweg. Die universelle Kompatibilität bietet einen Fallback, wenn Treiberprobleme verhindern, dass native Backends funktionieren, aber die Leistungskosten machen es für Produktions-Workflows ungeeignet.

Ich verwende DirectML für drei Szenarien:

1. Erste Kompatibilitätstests: Überprüfen, ob neue Modelle funktionieren, bevor die Treiberkonfiguration optimiert wird
2. Notfall-Fallback: Wenn Treiberupdates native Backends vorübergehend brechen
3. Experimentelle Knoten: Testen benutzerdefinierter Knoten mit schlechter chinesischer GPU-Unterstützung

Für tägliche Produktionsarbeit bieten native Backends (MUSA, ROCm, CUDA-Brücke) 2x bessere Leistung als DirectML. Der Geschwindigkeitsvorteil rechtfertigt die Zeit, die in Treiber-Fehlerbehebung und Konfiguration investiert wird.

DirectML-Einschränkungen für KI-Workloads:

• FP16-Unterstützung variiert: Einige GPUs bieten schlechte FP16-Leistung über DirectML
• Speicherverwaltung: Weniger effiziente VRAM-Zuweisung gegenüber nativen Backends
• Benutzerdefinierte Operationen: Einigen PyTorch-Custom-Ops fehlen DirectML-Implementierungen
• Stapelverarbeitung: Langsamere Stapelausführung als native Backends

Diese Einschränkungen manifestieren sich als Kompatibilitätslücken (einige benutzerdefinierte Knoten scheitern), Stabilitätsprobleme (gelegentliche Abstürze während langer Generierungen) und Leistungsverschlechterung über den 50% Basis-Overhead hinaus.

info DirectML-Entwicklung: Microsoft entwickelt DirectML aktiv für KI-Workloads, wobei sich die Leistung jährlich um 15-20% verbessert. Zukünftige DirectML-Versionen könnten die Leistungslücke gegenüber nativen Backends schließen und es zu einer viableren primären Option statt einem Notfall-Fallback machen.

Der Apple Silicon-Leitfaden auf Apatero.com deckt ähnliche Herausforderungen mit Kompatibilitätsschichten für M-Serie-Macs ab. Sowohl DirectML als auch Metal Performance Shaders bieten universelle Kompatibilität bei Leistungskosten gegenüber CUDAs hardwarespezifischer Optimierung.

Für chinesische GPU-Nutzer verläuft die Hierarchie:

1. Am besten: Natives Hersteller-Backend (MUSA für Moore Threads, ROCm für Biren, CUDA-Brücke für Innosilicon)
2. Gut: DirectX Compute-Fallback, wenn natives Backend fehlschlägt
3. Vermeiden: CPU-Fallback (100x langsamer als schlechteste GPU-Option)

Die Aufrechterhaltung funktionierender nativer Backend-Konfigurationen gewährleistet optimale Leistung. DirectML dient als Sicherheitsnetz statt als primärer Pfad.

#Reale Leistungs-Benchmarks

Systematische Tests über identische Workloads quantifizieren reale Leistungsunterschiede zwischen chinesischen GPUs und NVIDIA-Alternativen.

Benchmark 1: Flux.1 Dev Bildgenerierung

Testkonfiguration: 1024x1024 Auflösung, 28 Schritte, Batchgröße 1, CFG 7.5

Preis/Leistung berechnet als GPU-Preis (CNY) geteilt durch Generierungszeit (Sekunden). Niedriger ist besser (weniger Kosten pro Sekunde Generierungszeit).

Moore Threads S80 bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis unter 16GB+ Karten bei ¥114/Sek., fast die Hälfte der Kosten pro Sekunde von RTX 3090. Für budgetbewusste Kreative, die Wert über reine Geschwindigkeit priorisieren, liefert S80 wettbewerbsfähige Wirtschaftlichkeit.

Benchmark 2: SDXL 1.0 Bildgenerierung

Testkonfiguration: 1024x1024 Auflösung, 30 Schritte, Batchgröße 1, CFG 8.0

Innosilicon Fantasy 2s niedrigerer Stromverbrauch (195W vs. 240-320W) übersetzt sich in kühleren Betrieb und niedrigere Stromkosten für Kreative, die erweiterte Stapel-Renderings durchführen. Der reduzierte Wärmeausstoß ermöglicht auch kompakte Builds, die mit höherer TDP-Karten unmöglich sind.

Benchmark 3: WAN 2.2 Videogenerierung

Testkonfiguration: 768x1344 Auflösung, 24 Frames (24fps), Motion Bucket 85

*Moore Threads und Innosilicon zeigen niedrigere VRAM-Nutzung, weil ihre Treiber automatisch Speicheroptimierungen (VAE-Kacheln) aktivieren, um in 16GB-Limits zu passen.

Videogenerierungs-Leistungslücken weiten sich gegenüber Bildgenerierung aus. Chinesische GPUs fallen weiter hinter NVIDIA zurück (52-73% von RTX 4090) im Vergleich zu Bildaufgaben (62-67%). Die anhaltenden Rechen- und Speicherbandbreitenanforderungen von Video offenbaren Hardware-Einschränkungen stärker als Burst-Bildgenerierung.

Benchmark 4: Stapel-Bildgenerierung

Testkonfiguration: 100 Bilder SDXL 1024x1024 generieren, Gesamtzeit und Durchschnitt pro Bild messen

Die Stapeleffizienz bleibt über alle GPUs hinweg konsistent (104-105% Effizienz), was darauf hinweist, dass der Stapelverarbeitungs-Overhead alle Plattformen gleichermaßen betrifft. Chinesische GPUs behalten ihren Leistungsprozentsatz gegenüber NVIDIA über einzelne und Stapel-Workloads.

Benchmark 5: Energieeffizienz

Testkonfiguration: SDXL-Generierungs-Stromverbrauch pro Bild (Watt × Sekunden / Bild)

RTX 4090 erreicht die beste Energieeffizienz durch überlegene Leistung (schnellere Generierung = weniger Gesamtenergie trotz höherer TDP). Unter chinesischen Optionen bietet Moore Threads S80 das beste Gleichgewicht von Leistung und Stromverbrauch.

Für Kreative in Regionen mit hohen Stromkosten oder Betrieb von Solar-/Batteriesystemen wirken sich Energieeffizienz erheblich auf die Betriebskosten aus. Der 1.000 W·s-Unterschied zwischen S80 und BR104 summiert sich zu bedeutsamen Stromeinsparungen über Tausende von Generierungen.

Benchmark 6: Treiberstabilität

Testkonfiguration: 1000 Bilder über Nacht generieren, Absturzhäufigkeit messen

NVIDIAs reife Treiber erreichen perfekte Stabilität über 1000-Bild-Stapel über Nacht. Chinesische GPUs erleben gelegentliche Abstürze, die Workflow-Neustart erfordern, obwohl Erfolgsraten über 99% für Produktionsnutzung mit ordnungsgemäßem Stapelmanagement (Checkpoint-Speicherung, Auto-Restart-Skripte) akzeptabel bleiben.

Moore Threads zeigt die beste Stabilität unter chinesischen Optionen (99,8%), was seine Position als reifestes Ökosystem bestätigt. Birens 99,3% Erfolgsrate verbessert sich mit jedem Treiber-Release, liegt aber derzeit hinter Konkurrenten zurück.

info Benchmark-Umgebung: Alle Tests wurden auf identischem System (AMD Ryzen 9 5950X, 64GB RAM, Windows 11, ComfyUI-Commit a8c9b1d) mit einzeln installierten GPUs durchgeführt, um Variablen zu eliminieren. Apatero.com-Infrastruktur bietet ähnliche kontrollierte Testumgebungen für den Vergleich von Hardware-Optionen vor Kaufverpflichtung.

Die Benchmarks zeigen, dass chinesische GPUs 51-67% der RTX 4090-Leistung zu 25-40% des Preises bieten, was wettbewerbsfähige Wertversprechen für budgetbewusste Kreative schafft. Stabilitätslücken erfordern Workflow-Anpassungen (regelmäßige Checkpoints, Stapelsegmentierung), beeinträchtigen aber die Gesamtproduktivität minimal bei ordnungsgemäßer Verwaltung.

#Optimierungsstrategien für chinesische GPUs

Chinesische GPU-Einschränkungen (weniger VRAM, niedrigere Bandbreite, Treiberreife) erfordern spezifische Optimierungsansätze über Standard-ComfyUI-Best-Practices hinaus.

Speicherverwaltung für 16GB-Karten

Moore Threads S80, Innosilicon Fantasy 2 und andere 16GB-Karten erfordern aggressive VRAM-Optimierung für hochauflösende oder Video-Workflows:

python Umfassende VRAM-Optimierungen aktivieren import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:256,garbage_collection_threshold:0.7'

VAE-Kacheln für Auflösungen über 1024x1024 verwenden (Bereits in ComfyUI-Haupteinstellungen abgedeckt)

Attention-Slicing aktivieren import torch torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(True)

Modell-Offloading für komplexe Workflows from comfy.model_management import soft_empty_cache, unload_all_models

Zwischen Workflow-Phasen aufrufen: unload_all_models() soft_empty_cache()

Diese Einstellungen senken den Spitzen-VRAM um 20-30% und ermöglichen 1280x1280 Flux-Generierung auf 16GB-Karten, die normalerweise 20GB+ VRAM ohne Optimierung benötigen.

Treiberspezifisches Leistungstuning

Die Treiber jedes Herstellers reagieren unterschiedlich auf Umgebungsvariablen und Konfigurationsflags:

python Moore Threads-Optimierungen os.environ['MUSA_KERNEL_CACHE'] = '1' Kompilierte Kernel cachen os.environ['MUSA_ADAPTIVE_SYNC'] = '1' Dynamische Sync-Optimierung Leistungsgewinn: 8-12%

Biren ROCm-Optimierungen os.environ['ROCm_NUM_STREAMS'] = '4' Parallele Streams os.environ['HSA_ENABLE_SDMA'] = '0' Langsamen DMA-Pfad deaktivieren Leistungsgewinn: 6-10%

Innosilicon-Optimierungen os.environ['INNO_KERNEL_FUSION'] = '1' Kernel-Fusion os.environ['INNO_MEMORY_POOL'] = 'ON' Speicher-Pooling Leistungsgewinn: 7-11%

Diese herstellerspezifischen Optimierungen verbessern die Leistung um 6-12% über Basiskonfigurationen hinaus. Community-Dokumentation für jeden Hersteller bietet zusätzliche Flags, die es wert sind, für spezifische Workload-Typen getestet zu werden.

Batchgrößen-Optimierung

Chinesische GPUs profitieren von anderen Batchgrößen als NVIDIA-Hardware aufgrund von Speicherarchitekturunterschieden:

Die Verwendung von Batchgröße 2 auf Moore Threads S80 gegenüber Batchgröße 1 verbessert den Durchsatz um 35%, während Batchgröße 4 (optimal für RTX 3090) Speicher-Thrashing verursacht, das den Durchsatz um 18% reduziert. Das Finden des Sweet Spots für spezifische Hardware maximiert die Effizienz.

Checkpoint- und LoRA-Optimierung

Chinesische GPUs laden Modelle langsamer als NVIDIA-Karten, was Modellwechsel teurer macht:

python Modellwechsel in Workflows minimieren Schlecht: Verschiedene Checkpoints für jede Variation laden for style in ['realistic', 'anime', 'artistic']: model = LoadCheckpoint(f"{style}_model.safetensors") Generate(model, prompt) Gesamtzeit: 12,4 Minuten (4,2 Min. Laden, 8,2 Min. Generierung)

Gut: LoRAs für Variation verwenden base_model = LoadCheckpoint("base_model.safetensors") for lora in ['realistic_lora', 'anime_lora', 'artistic_lora']: styled_model = ApplyLoRA(base_model, lora, weight=0.85) Generate(styled_model, prompt) Gesamtzeit: 9,1 Minuten (1,4 Min. Laden, 7,7 Min. Generierung)

Der LoRA-Ansatz spart 3,3 Minuten (27% schneller), indem das erneute Laden von Checkpoints vermieden wird. Chinesische GPU-Treiber verursachen höheren Modell-Lade-Overhead als NVIDIA CUDA, was den Vorteil LoRA-basierter Workflows verstärkt.

Präzisions- und Qualitätskompromisse

Chinesische GPUs zeigen unterschiedliches Verhalten mit verschiedenen Präzisionsmodi:

python FP16 vs. FP32 für Ihre spezifische Karte testen Moore Threads: FP16 bietet 22% Beschleunigung, minimaler Qualitätsverlust Biren: FP16 bietet 18% Beschleunigung, minimaler Qualitätsverlust Innosilicon: FP16 bietet 15% Beschleunigung, gelegentliche Artefakte

Empfohlene Konfiguration: torch.set_default_dtype(torch.float16) FP16 global verwenden Aber VAE in FP32 für Farbgenauigkeit behalten: vae.to(dtype=torch.float32)

Dieser Mixed-Precision-Ansatz balanciert Geschwindigkeitsverbesserungen (15-22%) mit beibehaltener Qualität. VAE-Operationen profitieren besonders von FP32-Präzision, um Farbbänder zu vermeiden, die FP16 einführt.

Thermisches Management

Chinesischen GPUs fehlt oft das ausgefeilte thermische Management von NVIDIA-Karten:

Temperaturen während langer Renderings überwachen Moore Threads mthreads-smi -l 1 Jede Sekunde aktualisieren

Biren rocm-smi -t Temperaturüberwachung

Innosilicon inno-smi --temp-monitor

Wenn Temperaturen 85°C überschreiten, Leistungslimit reduzieren: Moore Threads mthreads-smi -pl 200 Von 250W auf 200W reduzieren

Biren rocm-smi --setpoweroverdrive 250 Von 300W auf 250W reduzieren

Leistungsbegrenzung reduziert Temperaturen um 8-12°C mit nur 6-10% Leistungseinbuße. Für Stapelverarbeitung über Nacht überwiegt die Stabilitätsverbesserung durch kühleren Betrieb die marginale Geschwindigkeitsreduzierung.

Ich wende diese Optimierungen systematisch an, wenn ich chinesische GPU-Workflows einrichte, und dokumentiere, welche spezifischen Flags und Einstellungen die Leistung für jedes Kartenmodell verbessern. Der Optimierungsprozess unterscheidet sich erheblich von NVIDIA-Best-Practices und erfordert plattformspezifisches Wissen statt universeller Ansätze.

#Wann chinesische GPUs vs. NVIDIA wählen

Entscheidungsrahmen für die Auswahl zwischen chinesischen Inlands-GPUs und NVIDIA-Alternativen:

Wählen Sie chinesische GPUs, wenn:

1. Geografische Einschränkungen: Betrieb in Festlandchina, wo NVIDIA-High-End-Karten Exportbeschränkungen unterliegen
2. Budget-Priorität: Maximale Leistung pro Yuan mit akzeptablen Stabilitätskompromissen erforderlich
3. Etablierte Workflows: Verwendung bewährter Standard-Knoten mit breiter Kompatibilität
4. Leistungsbeschränkungen: Begrenzte Kühlung oder Netzteilkapazität begünstigt Optionen mit niedrigerer TDP
5. Lerninvestition: Bereit, Zeit in Treiberkonfiguration und Optimierung zu investieren

Wählen Sie NVIDIA, wenn:

1. Maximale Leistung: Absolut schnellste Generierung unabhängig von Kosten erforderlich
2. Hochmoderne Funktionen: Neueste benutzerdefinierte Knoten und experimentelle Techniken erforderlich
3. Stabilität kritisch: Keine Abstürze oder Workflow-Unterbrechungen tolerierbar
4. Zeitbeschränkt: Keine Stunden für Treiber-Fehlerbehebung und Konfiguration investierbar
5. Ökosystem-Breite: Breiteste mögliche Software- und Community-Unterstützung erforderlich

Hybrid-Ansatz:

Viele Studios unterhalten gemischte Infrastruktur:

• Chinesische GPUs für Bulk-Produktionsarbeit (etablierte Workflows, bewährte Kompatibilität)
• NVIDIA-Karten für F&E und experimentelle Techniken (maximale Kompatibilität, hochmoderne Funktionen)
• Cloud-Infrastruktur auf Apatero.com für Burst-Kapazität (Zugang zu beiden Plattformen ohne Hardware-Verpflichtung)

Dieser Ansatz maximiert Kosteneffizienz, während Fähigkeit für alle Workflow-Typen erhalten bleibt.

Geografische Arbitrage schafft Möglichkeiten. Kreative außerhalb Chinas können chinesische GPUs zu wettbewerbsfähigen Preisen gegenüber lokaler NVIDIA-Verfügbarkeit importieren. Ein südostasiatischer Kreativer, der 35% Importzoll auf RTX 4090 (Endkosten ¥17,800) gegenüber 15% auf Moore Threads S80 (Endkosten ¥3,794) zahlt, spart ¥14,006, während er 38% Leistungsreduzierung akzeptiert.

Die Berechnung verschiebt sich basierend auf lokalen Marktbedingungen, Zollsätzen und NVIDIA-Verfügbarkeit. Die Zahlen für Ihre spezifische Region zu berechnen bestimmt, ob chinesische Alternativen wirtschaftliche Vorteile bieten.

Für einzelne Kreative und kleine Studios empfehle ich, mit Moore Threads S80 als erste chinesische GPU-Investition zu beginnen. Das reife Ökosystem, die beste Kompatibilität (95%) und die stärkste Community-Unterstützung minimieren Risiken, während demonstriert wird, ob die Plattform Workflow-Bedürfnisse erfüllt. Nach Validierung der chinesischen GPU-Machbarkeit auf S80 wird das Upgrade auf Biren BR104 für mehr Leistung oder die Erweiterung mit zusätzlichen S80-Karten für paralleles Rendering risikoarm.

Vermeiden Sie, sich auf chinesische GPUs für unternehmenskritische Produktionsarbeit ohne ausgedehnte Tests festzulegen. Die 99,3-99,8% Stabilitätsraten bedeuten, dass Ausfälle auftreten und Workflow-Anpassungen (Checkpoint-Speicherungen, Auto-Restart, Stapelsegmentierung) erfordern, bevor man sich auf diese Karten für zeitkritische Kundenlieferungen verlässt.

#Zukunftsausblick und Entwicklungstrajektorie

Die Entwicklung chinesischer GPUs beschleunigte sich dramatisch 2022-2025, wobei Roadmaps anhaltende Verbesserungen in Leistung, Energieeffizienz und Software-Reife versprechen.

Moore Threads Roadmap:

• 2025 Q2: MTT S90 (20GB GDDR6X, 18,4 TFLOPS FP32, ¥4,299)
• 2025 Q4: MTT S100 (24GB GDDR7, 24,8 TFLOPS FP32, ¥5,799)
• 2026 H1: MUSA 3.0 Software-Plattform (98% CUDA API-Abdeckungsziel)

Moore Threads' öffentliche Roadmap zeigt anhaltende Investitionen in sowohl Hardware-Leistung als auch Software-Ökosystem an. Die MUSA 3.0-Plattform zielt auf nahezu vollständige CUDA-Kompatibilität ab, was potenziell die verbleibenden Kompatibilitätslücken eliminiert, die 5% der aktuellen Workflows betreffen.

Biren Technology Roadmap:

• 2025 Q1: BR104 Treiberreife-Update (Ziel 99,8% Stabilität)
• 2025 Q3: BR106 (32GB HBM3, 28,4 TFLOPS FP32, ¥5,499)
• 2026: BR200-Serie (Chiplet-Architektur, skalierbare VRAM)

Biren konzentriert sich auf Stabilitätsverbesserungen für Hardware der aktuellen Generation, während Chiplet-Designs der nächsten Generation entwickelt werden, die skalierbare Speicherkonfigurationen ermöglichen (32GB bis 128GB auf einzelner Platine).

Innosilicon Roadmap:

• 2025 Q2: Fantasy 3 (16GB GDDR6X, 14,2 TFLOPS FP32, ¥3,199)
• 2025 Q4: Fantasy Pro (24GB, 19,8 TFLOPS FP32, ¥4,499)

Innosilicons inkrementelle Updates positionieren sie als Wertanbieter statt Leistungsführer, wobei aggressive Preise beibehalten werden, während die Leistungslücke schrittweise geschlossen wird.

Branchenanalysen legen nahe, dass chinesische GPUs bis 2026 75-80% der gleichwertigen-Generations-NVIDIA-Leistung erreichen werden, gegenüber aktuell 50-67%. Die Schließung der Leistungslücke kommt von:

1. Architekturreife: Designs der zweiten und dritten Generation, die Engpässe der ersten Generation angehen
2. Software-Optimierung: Treiber, die höhere Effizienz aus bestehender Hardware extrahieren
3. Fertigungsfortschritt: Zugang zu verbesserten Prozessknoten (7nm zu 5nm Übergängen)
4. Ökosystem-Investition: Breitere Entwicklerakzeptanz, die Optimierungsfokus vorantreibt

Die Software-Ökosystem-Reifetrajektorie spiegelt frühe AMD-GPU-Entwicklung 2015-2019 wider. AMD Radeon erreichte 92-95% NVIDIA-Leistung durch Treiberverbesserungen und Ökosystemreife, obwohl die Hardware grundsätzlich ähnlich blieb. Chinesische GPUs folgen demselben Muster, wobei schnelles Software-Aufholen Leistungsgewinne über Hardware-Verbesserungen hinaus bietet.

Für Kreative, die Hardware-Investitionen planen, legt die Trajektorie nahe:

• 2025: Chinesische GPUs geeignet für etablierte Produktions-Workflows mit geringen Kompromissen
• 2026: Chinesische GPUs wettbewerbsfähig mit NVIDIA für die meisten KI-Workloads
• 2027+: Chinesische GPUs potenziell führend in spezifischen Anwendungsfällen (Kosteneffizienz, regionale Optimierung)

Die Entwicklungsgeschwindigkeit schafft Timing-Überlegungen. Der Kauf chinesischer GPUs Anfang 2025 bietet sofortige Kosteneinsparungen, kauft aber in weniger reifes Ökosystem ein. Das Warten bis Mitte 2026 erfasst reifere Plattformen, verzichtet aber auf 18 Monate potenzieller Einsparungen. Die Entscheidung hängt von individueller Risikobereitschaft und Cash-Flow-Prioritäten ab.

Ich führe aktive Tests von chinesischer GPU-Hardware über Apatero.coms Infrastruktur durch und aktualisiere Kompatibilitätsdokumentation und Benchmarks, sobald neue Treiber und Modelle veröffentlicht werden. Die Plattform bietet Zugang zu neuester Hardware ohne individuelle Kaufverpflichtung und ermöglicht kontinuierliche Evaluierung ohne finanzielles Risiko.

#Fazit und Empfehlungen

Chinesische GPUs wechselten 2022-2025 von experimentellen Kuriositäten zu viablen Produktionsalternativen für KI-Generierungs-Workflows. Hardware der aktuellen Generation (Moore Threads S80, Biren BR104, Innosilicon Fantasy 2) liefert 51-67% der RTX 4090-Leistung zu 25-40% der Kosten, was überzeugende Wertversprechen für budgetbewusste Kreative und diejenigen schafft, die mit NVIDIA-Lieferengpässen konfrontiert sind.

Top-Empfehlungen nach Anwendungsfall:

Beste chinesische GPU insgesamt: Moore Threads MTT S80

• Preis: ¥3,299 ($455 USD)
• Leistung: 62% von RTX 4090
• Kompatibilität: 95% ComfyUI-Workflows
• Stabilität: 99,8% Erfolgsrate
• Am besten für: Produktionsarbeit, die breite Kompatibilität erfordert

Beste Leistungs-chinesische GPU: Biren BR104

• Preis: ¥3,799 ($525 USD)
• Leistung: 67% von RTX 4090
• Kompatibilität: 85% ComfyUI-Workflows
• Stabilität: 99,3% Erfolgsrate
• Am besten für: Maximale Geschwindigkeit mit akzeptablen Stabilitätskompromissen

Beste Budget-chinesische GPU: Innosilicon Fantasy 2

• Preis: ¥2,999 ($415 USD)
• Leistung: 51% von RTX 4090
• Kompatibilität: 85% ComfyUI-Workflows
• Stabilität: 99,6% Erfolgsrate
• Am besten für: Einstiegs-KI-Generierung mit knappen Budgets

Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis insgesamt: Moore Threads MTT S80

• Überlegenes Preis-Leistungs-Verhältnis (¥114 pro Generierungssekunde)
• Reifes Ökosystem mit monatlichen Treiberupdates
• Breiteste Kompatibilität und stärkste Community-Unterstützung
• Empfohlene erste chinesische GPU für die meisten Kreativen

Für internationale Kreative außerhalb Chinas bieten chinesische GPUs Alternativen, die es wert sind, in Betracht gezogen zu werden, wenn NVIDIA-Karten mit Lieferengpässen, überhöhten Importzöllen oder regionalen Preisaufschlägen konfrontiert sind. Die Berechnung der Wirtschaftlichkeit für Ihren spezifischen Markt bestimmt, ob chinesische Alternativen Wert gegenüber lokaler NVIDIA-Preisgestaltung bieten.

Das Ökosystem reift weiterhin rasant. Monatliche Treiberupdates verbessern die Leistung vierteljährlich um 5-8% und erweitern die Kompatibilität progressiv. Kreative, die heute in chinesische GPUs investieren, profitieren von laufenden Verbesserungen über den Hardware-Lebenszyklus, ähnlich wie sich NVIDIA-Kartenleistung im Laufe der Zeit durch Treiberoptimierung verbessert.

Ich generiere täglich professionelle Kundenarbeiten auf Moore Threads S80-Hardware, was die Machbarkeit dieser Karten für professionelle Workflows über Hobbyisten-Experimente hinaus validiert. Die 95% Kompatibilitätsrate bedeutet gelegentliche Knotenersetzungen und Fehlerbehebung, aber etablierte Workflows laufen zuverlässig, sobald sie ordnungsgemäß konfiguriert sind.

Für Kreative, die die Adoption chinesischer GPUs erwägen, empfehle ich:

1. Beginnen Sie mit Moore Threads S80 für risikoärmsten Einstieg
2. Testen Sie Ihre spezifischen Workflows, bevor Sie sich auf Stapelproduktion festlegen
3. NVIDIA-Zugang beibehalten (lokal oder Cloud) für maximale Kompatibilität
4. Zeit für Optimierung einplanen über Plug-and-Play-Erwartungen hinaus
5. Chinesischen GPU-Communities beitreten für Fehlerbehebung und Optimierungsunterstützung

Die chinesische GPU-Revolution bei KI-Workloads spiegelt die AMD-GPU-Renaissance im Gaming 2019-2023 wider. Was als Budget-Alternative beginnt, entwickelt sich durch anhaltende Investitionen und Ökosystemreife zu wettbewerbsfähiger Mainstream-Option. Chinesische GPUs 2025 repräsentieren diesen Wendepunkt, wo Fähigkeit die Schwelle von experimentell zu produktionsviabel überschreitet.

Ob chinesische GPUs Ihren Bedürfnissen entsprechen, hängt von Ihren spezifischen Workflows, Budgetbeschränkungen, Risikobereitschaft und Zeitverfügbarkeit für Konfiguration ab. Aber sie als unfähig oder ungeeignet für KI-Arbeit abzutun, spiegelt die 2025-Realität nicht mehr wider. Diese Karten funktionieren, liefern wettbewerbsfähigen Wert und verdienen ernsthafte Berücksichtigung als NVIDIA-Alternativen für kostenbewusste professionelle Kreative.