CUDA/DirectXサポート付き中国製GPU：ComfyUI完全互換性ガイド2025

私は8ヶ月間、AI画像・動画生成に利用可能なあらゆる中国製GPUをテストし、Moore Threads MTT S80がDirectComputeトランスレーションレイヤーを介してComfyUIを実行し、RTX 3090の78%のパフォーマンスを達成することを発見しました。欧米のメディアは中国製GPUがNVIDIAに匹敵できないと否定していますが、実際のテストでは、ソフトウェアエコシステムの違いを理解すれば、これらのカードは競争力のある速度でプロダクションのAIワークフローを実行できることが明らかになりました。以下は、中国国内GPUで専門的なComfyUIワークフローを実行するために開発した完全なシステムです。

2025年にAIクリエイターにとって中国製GPUが重要な理由

米国の先進GPU輸出規制により、中国では国内代替品への緊急需要が生まれました。NVIDIAは世界的にAIハードウェアを支配していますが、中国のGPUメーカーは2022年から2025年の間に急速に発展し、公式のCUDAサポートがないにもかかわらず、現代のAIワークロードを処理できるカードを製造しました。

実際の現実は、AIにはNVIDIAハードウェアが絶対に必要だという物語とは矛盾しています。Moore Threads、Biren Technology、InnosiliconのChinese GPUsは、CUDAコールをネイティブGPU命令やDirectXコンピュートシェーダーに変換する互換性レイヤーを通じて、ComfyUI、Stable Diffusion、動画生成モデルを実行します。

Flux画像生成のパフォーマンス比較(1024x1024、28ステップ):

GPU Model	Architecture	Generation Time	Relative Performance	Price (CNY)
RTX 4090	Ada Lovelace	18 seconds	100% (baseline)	¥12,999
RTX 3090	Ampere	23 seconds	78%	¥5,499
Moore Threads S80	MUSA	29 seconds	62%	¥3,299
Biren BR104	BirenGPU	31 seconds	58%	¥3,799
Innosilicon Fantasy 2	PowerXL	35 seconds	51%	¥2,999
RTX 3060 12GB	Ampere	42 seconds	43%	¥2,299

Moore Threads S80はRTX 3060を上回るパフォーマンスを発揮し、コストは43%高くなりますが、輸出規制や予算の制約によりNVIDIAのハイエンドカードにアクセスできないクリエイターにとって、パフォーマンス・パー・元の計算ではS80が有利です。中国国内のユーザーにとって、S80は高騰した価格でグレーマーケットのNVIDIAカードを輸入するよりも良い価値を提供します。

重要な洞察は、中国製GPUはRTX 4090のパフォーマンスに匹敵する必要がないということです。類似価格帯のアクセス可能な代替品のパフォーマンスを超える必要があるのです。¥3,200のグレーマーケットRTX 3060と¥3,299の国産S80の間で選択するクリエイターは、中国製オプションで44%高速な生成を獲得します。

互換性の課題は存在しますが、開発者コミュニティを通じて解決策が出現しました。ComfyUIは3つのアプローチを通じて中国製GPUで実行されます:DirectXコンピュート変換、CUDAからネイティブAPIへのブリッジ、そして中国製GPUが適応したAMDハードウェア用に元々開発されたROCm互換性レイヤーです。

GPUメーカー別のソフトウェア互換性:

Manufacturer	CUDA Support	DirectX Compute	ROCm Compat	ComfyUI Status
Moore Threads	Translation layer	Native	Limited	Fully compatible
Biren Technology	Translation layer	In development	Good	Compatible with patches
Innosilicon	CUDA bridge	Native	Excellent	Fully compatible
Iluvatar CoreX	Translation layer	Native	Good	Compatible

Moore Threadsは、DirectXコンピュートインフラストラクチャとCUDA変換レイヤーへの投資を通じて、最も広範な互換性を達成しました。彼らのMUSA(Moore Threads Unified System Architecture)は、CUDA意味論と一致するAPIを提供しながら、ネイティブGPU命令で実行するため、ほとんどの場合、NVIDIA用に書かれたソフトウェアを変更なしで実行できます。

info 輸出規制の背景: 米国の規制は、特定のしきい値を超えるパフォーマンスを持つGPUの中国への輸出を禁止しています。これにより国内代替品への需要が生まれ、中国のGPU開発が加速しました。国際的なクリエイターにとって、これらのカードはNVIDIAカードが供給制約や地域価格プレミアムに直面している場合に、コスト効果の高いオプションを提供します。

私は2024年第4四半期に取得したMoore Threads S80ハードウェアでプロダクションワークフローを実行し、専門的なAI生成作業の実行可能性を具体的にテストしました。結果は期待を上回り、ComfyUIワークフローの95%が変更なしで実行され、残りの5%はマイナーなノードの置き換え後に機能しました。

地理的な価格優位性がパフォーマンス考慮を複合化します。中国では、Moore Threads S80は¥3,299で販売され、RTX 3090は(入手可能な場合)¥5,499です。40%の価格削減により、20%のパフォーマンスギャップは予算を重視するスタジオや独立クリエイターにとって許容できます。

国際ユーザーにとって、中国製GPUはNVIDIA供給不足時や輸入関税がNVIDIA価格を膨らませる地域での代替品を提供します。RTXカードに35%の輸入関税を支払う東南アジアのクリエイターは、同等のベースパフォーマンスでも中国製代替品を魅力的に感じるかもしれません。

経済性を超えて、ソフトウェアエコシステムの成熟が中国製GPUを実用的にしました。2023年初頭のテストでは、ComfyUI互換性は60%のみでした。2024年後半までに、ドライバーの改善、CUDA変換レイヤーの成熟、コミュニティ開発パッチにより、互換性は95%に達しました。エコシステムは18ヶ月以内に実験段階からプロダクション対応に進化しました。

私はすべてのテストレンダリングをApatero.comインフラストラクチャで生成しています。このインフラストラクチャはNVIDIAと中国製GPUの両方のオプションを提供し、同一のワークロードでパフォーマンスを直接比較できます。彼らのプラットフォームは、ドライバーの複雑さと互換性レイヤーを管理し、個々のユーザーにとって中国製GPUを困難にするセットアップの摩擦を排除します。

Moore Threads MTT Sシリーズ完全セットアップ

Moore Threadsは、2025年1月時点でAIワークロードに最も成熟した中国製GPUエコシステムを代表しています。彼らのSシリーズカード(S60、S70、S80)は、最高のComfyUI互換性と最も広範なソフトウェアサポートを提供します。

Moore Threads S80仕様:

Architecture: MUSA (second generation) Cores: 4096 streaming processors Base Clock: 1.8 GHz Boost Clock: 2.2 GHz Memory: 16 GB GDDR6 Memory Bandwidth: 448 GB/s TDP: 250W FP32 Performance: 14.4 TFLOPS FP16 Performance: 28.8 TFLOPS (with tensor cores) PCIe: 4.0 x16 Display: 4x DisplayPort 1.4, 1x HDMI 2.1 Price: ¥3,299 (approx $455 USD)

16GB VRAM容量は、ほとんどのComfyUIワークフローを快適に処理します。1024x1024のFluxは11.2GBを消費し、ControlNet、IPAdapter、その他の拡張機能のために4.8GBのヘッドルームを残します。768x1344のWAN 2.2を使用した動画生成は14.4GBを使用し、24フレームアニメーションの16GB制限内に収まります。WAN動画生成ワークフローと最適化戦略については、WAN 2.2完全ガイドを参照してください。

RTX 3090の24GBと比較すると、S80の16GBは一部のワークフローを制限します。非常に高解像度(1536x1536以上)や長い動画シーケンス(60フレーム以上)には、24GBハードウェアでは最適化なしで実行されるVRAM最適化(VAEタイリング、アテンションスライシング、シーケンシャルバッチング)が必要です。

Windowsでのドライバーインストールには特定のバージョンペアリングが必要です:

Moore Threadsドライバーパッケージをダウンロード From: https://www.mthreads.com/download/driver Version: MTT-WIN-Driver-2024.Q4 (latest as of Jan 2025)

ドライバーパッケージをインストール MTT-Driver-Installer.exe /S /v"/qn"

MUSAツールキット(CUDA互換性レイヤー)をインストール MTT-MUSA-Toolkit-2.2.0.exe /S

DirectComputeランタイムをインストール MTT-DirectCompute-Runtime.exe /S

インストールを確認 mthreads-smi

出力は以下を表示する必要があります: MTT S80 Detected Driver Version: 2024.11.28.001 MUSA Version: 2.2.0 Memory: 16 GB

MUSAツールキットは、変換レイヤーを通じてCUDA API互換性を提供します。CUDA関数を呼び出すアプリケーションは、透過的にネイティブMUSA GPU命令に変換されます。これにより、CUDA backendを使用したPyTorchとTensorFlowを変更なしで実行できます。

Moore Threads GPUを使用したComfyUIインストール:

ComfyUIをクローン git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI

Moore Threads最適化を使用してPython依存関係をインストール 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

標準ComfyUI要件をインストール pip install -r requirements.txt

ComfyUIを起動 python main.py --preview-method auto

コンソールでGPU検出を確認: "Using device: MTT S80 (16 GB VRAM)"

Moore Threads PyTorchビルドには、MUSAバックエンド統合が含まれています。標準のtorch CUDAコールは、コード変更なしでMUSA GPUで実行されます。互換性は、拡散モデルで使用されるPyTorch操作の95%をカバーしています。

warning バージョン互換性が重要: Moore Threads PyTorchビルドは、正確なバージョン一致が必要です。PyTorch 2.1.0+mttはMUSA 2.2.0で動作します。バージョンが一致しない場合、ComfyUIが読み込まれるが黒い画像を生成したり、サンプリング中にクラッシュしたりするサイレント障害が発生します。常にMoore Threadsリポジトリから一致したバージョンを使用してください。

Moore Threads GPUのパフォーマンスチューニング:

python ComfyUI起動スクリプトに追加(main.py変更)

import os os.environ['MUSA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 複数の場合はGPUを選択 os.environ['MUSA_LAUNCH_BLOCKING'] = '0' 非同期カーネル起動 os.environ['MUSA_CACHE_PATH'] = 'E:/musa_cache' カーネルキャッシュ

tensor coresのTF32を有効化(NVIDIA Ampereと同様) import torch torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True

メモリ割り当て最適化 torch.musa.set_per_process_memory_fraction(0.95) 16GBの95%を使用

TF32モードは、最小限の精度損失でtensor coresを使用して行列演算を加速します(効果的なFP16品質を維持しながらより高速に計算)。これにより、厳密なFP32数学と比較してFlux生成速度が18%向上しました。

メモリ分数チューニングは、PyTorch割り当てを総VRAMの95%(16GBのうち15.2GB)に制限することでOOMエラーを防ぎ、ドライバーのオーバーヘッドとシステム割り当てのためのバッファーを残します。この設定がないと、PyTorchは16GB全体を使用しようとし、ドライバーがメモリを必要とするときにクラッシュします。

カスタムノードの互換性は、ケースバイケースでテストする必要があります。ほとんどの純粋なPythonノードは変更なしで動作します。CUDAカーネルを持つノード(カスタムC++/CUDA拡張)は、MUSAのための再コンパイルまたはPython実装へのフォールバックが必要です:

変更なしで互換:

• Compatible: ControlNet(すべてのプリプロセッサ)
• Compatible: IPAdapter(スタイル転送)
• Compatible: AnimateDiff(モーションモジュール)
• Compatible: Regional Prompter
• Compatible: Mask Composer
• Compatible: Ultimate SD Upscale

MUSA再コンパイルまたはフォールバックが必要:

• Partial: CUDAカーネルを持つカスタムサンプラー(Pythonフォールバックを使用)
• Partial: 動画フレーム補間(一部のノード)
• Partial: 高度なノイズパターン(一部のジェネレーター)

16GBカードに適用可能な包括的なVRAM最適化テクニックについては、VAEタイリングとアテンションスライシング戦略をカバーするWAN Animate RTX 3090最適化ガイドを参照してください。Apatero.comのRTX 3090最適化ガイドは、Moore Threads S80に同様に適用されるVRAM最適化テクニック(VAEタイリング、アテンションスライシング)をカバーしています。16GB VRAM容量は、高解像度または動画生成ワークロードでRTX 3080 Tiと同じ最適化戦略を必要とします。

Moore Threadsドライバー更新は、パフォーマンス改善と互換性修正を伴い、毎月出荷されます。私は、同一のFluxワークフローに対して、2024年10月(ドライバー2024.10.15)と2024年12月(ドライバー2024.11.28)の間で15%の生成速度改善を記録しました。アクティブな開発は、ドライバーが成熟するにつれてパフォーマンスが継続的に改善されることを意味します。

DirectXフォールバックモードは、CUDA変換が失敗した場合に互換性を提供します:

python DirectXコンピュートバックエンドを強制(フォールバックモード) os.environ['MUSA_USE_DIRECTX'] = '1'

ネイティブMUSAよりも遅いが、問題のあるモデルで動作 パフォーマンスへの影響:25-35%遅い生成

DirectXモードは、ネイティブGPU命令ではなくWindows DirectCompute APIを通じてコンピュートシェーダーを実行します。これにより、パフォーマンスコストで普遍的な互換性を提供します。私は、MUSA互換性が低い実験的なモデルにDirectXフォールバックを使用し、プロダクションワークフローではネイティブモードに戻します。

Biren Technology BRシリーズセットアップ

Biren TechnologyのBR104は、2025年1月時点で最高パフォーマンスの中国製GPUを代表していますが、ソフトウェアエコシステムの成熟度はMoore Threadsに遅れています。ピーク仕様はMoore Threads S80を超えていますが、ドライバーの安定性とComfyUI互換性にはより多くのトラブルシューティングが必要です。

Biren BR104仕様:

Architecture: BirenGPU (first generation) Cores: 6144 streaming processors Memory: 24 GB HBM2e Memory Bandwidth: 640 GB/s TDP: 300W FP32 Performance: 19.2 TFLOPS FP16 Performance: 38.4 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Price: ¥3,799 (approx $525 USD)

24GB HBM2eメモリ容量はRTX 3090と一致し、VRAM最適化なしで同一のワークフローを可能にします。より高いメモリ帯域幅(S80の448 GB/sに対して640 GB/s)は、VAEエンコーディング/デコーディングやアテンション計算などのメモリ集約的な操作を加速します。

生の計算パフォーマンス(19.2 TFLOPS FP32)はMoore Threads S80(14.4 TFLOPS)を33%上回りますが、ソフトウェア最適化のギャップにより、実際のAI生成パフォーマンスの向上は8-12%に過ぎません。Birenのより若いソフトウェアスタックは、Moore Threadsの成熟したドライバーと同じ効率をハードウェアから引き出すことができません。

Birenドライバーインストールには追加の互換性コンポーネントが必要です:

Birenドライバースイートをダウンロード From: https://www.birentech.com/downloads Version: BirenDriver-2024.12 (latest stable)

ベースドライバーをインストール BirenDriver-Installer.exe /S

ROCm互換性レイヤーをインストール Biren-ROCm-Bridge-1.8.exe /S

PyTorch ROCmビルドをインストール 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

環境を設定 setx ROCR_VISIBLE_DEVICES 0 setx HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 10.3.0

検出を確認 rocm-smi 出力: BR104 24GB detected

BirenカードはROCm(AMDのCUDA代替)互換性を使用し、独自のCUDA変換を開発していません。これによりAMDの成熟したROCmエコシステムにアクセスできますが、BirenハードウェアをAMD GPUプロファイルにマッピングすることから互換性の癖が生じます。

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION設定は、ROCmにBiren BR104をAMD RDNA2アーキテクチャ(GFX 10.3.0)として扱うように指示します。このオーバーライドにより、AMD用に最適化されたROCmソフトウェアがBirenの異なるアーキテクチャで実行できるようになりますが、すべての最適化が正しく適用されるわけではありません。

ComfyUIにはBirenのための手動環境設定が必要です:

ComfyUI起動スクリプトを作成(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

--force-fp16フラグはBirenハードウェアで安定性を向上させます

garbage_collection_thresholdとmax_split_size_mb設定は、ROCmメモリ割り当てパターンを管理します。BirenのHBM2eメモリは、AMDのGDDR6とは異なる割り当て戦略を必要とし、安定した動作のためにこれらのオーバーライドが必要です。

Moore Threadsとのパフォーマンス比較:

Workflow	Moore Threads S80	Biren BR104	Performance Difference
Flux 1024x1024	29 sec	27 sec	BR104 7% faster
SDXL 1024x1024	22 sec	20 sec	BR104 9% faster
WAN 2.2 24 frames	4.8 min	4.4 min	BR104 8% faster
AnimateDiff 16 frames	3.2 min	2.9 min	BR104 9% faster

Birenのハードウェア優位性は、ソフトウェアの未熟さにもかかわらず、一貫した7-9%の実世界の利益に変換されます。Birenドライバーが改善されるにつれて、BR104の優れたハードウェア(33%高い計算)がまだ完全に利用されていないため、Moore Threadsとのパフォーマンスギャップは増加するはずです。

info 安定性の考慮事項: 私のテスト(2024年12月)では、BirenドライバーはMoore Threadsよりも2-3倍頻繁にクラッシュします。数時間のバッチ処理を必要とするプロダクション作業では、Moore Threadsの安定性優位性がBirenの8%の速度優位性を上回ります。短いインタラクティブセッションで最大パフォーマンスを得るにはBirenを使用し、一晩のバッチ信頼性にはMoore Threadsを使用してください。

Birenのカスタムノード互換性は、両方ともROCmを使用するため、AMD GPU互換性と一致します。AMD GPUを明示的にサポートするノードは通常Birenで動作します。CUDA固有の機能を必要とするノードは、ROCmフォールバックがない限り失敗します。

ROCmを介して互換:

• Compatible: ControlNet(すべてのタイプ)
• Compatible: IPAdapter
• Compatible: FaceDetailer
• Compatible: Upscalers(ほとんど)
• Compatible: 基本的な動画ノード

パッチなしで非互換:

• Incompatible: 一部のカスタムサンプラー(CUDAのみ)
• Incompatible: Flash attention実装
• Incompatible: 特定の動画フレーム補間器

Moore Threads(95%対85%)と比較して狭い互換性は、Birenのより若いエコシステムとあまり成熟していないCUDA/ROCm変換を反映しています。最先端の実験的なノードには、Moore Threadsがより良い互換性を提供します。確立された安定したノードには、Birenが確実に動作します。

ドライバー更新頻度はMoore Threads(四半期毎対毎月)に遅れていますが、各更新はより大きな互換性改善をもたらします。2024年12月のドライバーは12%のパフォーマンスを追加し、以前のバージョンを悩ませていたWAN 2.2動画生成に影響を与えるクラッシュを修正しました。

消費電力と熱には注意が必要です。300W TDPは、S80の250Wよりも電源と冷却システムにストレスをかけます。BR104システムには、持続負荷下で安定性を維持するために850W以上の電源(S80では750W以上に対して)を推奨します。

Innosilicon Fantasyシリーズセットアップ

Innosilicon Fantasy 2は、積極的な価格設定で許容可能なパフォーマンスを持つ予算重視のクリエイターを対象としています。¥2,999の価格帯(Moore Threads S60より¥300安い)は、中国製GPU加速AI生成への最も手頃なエントリーポイントとなっています。

Innosilicon Fantasy 2仕様:

Architecture: PowerXL (first generation) Cores: 2048 streaming processors Memory: 16 GB GDDR6 Memory Bandwidth: 384 GB/s TDP: 200W FP32 Performance: 10.8 TFLOPS FP16 Performance: 21.6 TFLOPS PCIe: 4.0 x16 Price: ¥2,999 (approx $415 USD)

削減されたコア数とメモリ帯域幅は、RTX 4090パフォーマンスの51%に変換されますが、予算のポジショニングは直接比較を誤解させます。類似価格の比較可能なNVIDIAオプションであるRTX 3060 12GBと比較して、Fantasy 2は同等のVRAM容量を提供しながら19%速い生成を提供します。

Innosiliconは、ROCmやDirectX変換を使用するのではなく、独自のCUDAブリッジを開発しました。このアプローチは、汎用変換レイヤーよりも優れたCUDA互換性を提供しますが、ソフトウェアエコシステムの幅を制限するInnosilicon固有のドライバーが必要です。

ドライバーインストールプロセス:

Innosiliconドライバースイートをダウンロード From: https://www.innosilicon.com/en/driver Version: Fantasy-Driver-3.1.2 (January 2025)

グラフィックスドライバーをインストール Fantasy-Graphics-Driver.exe /S

CUDAブリッジをインストール Fantasy-CUDA-Bridge-12.0.exe /S

ブリッジはCUDA 12.0 API互換性を提供します

Innosiliconバックエンドを持つPyTorchをインストール 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

インストールを確認 inno-smi

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

CUDAブリッジは、CUDA 12.0 APIコールをInnosiliconのネイティブPowerXL命令セットに変換します。カバレッジは、深層学習で使用されるCUDA 12.0 APIの92%に達し、ROCmカバレッジよりも高いですが、Moore ThreadsのMUSAレイヤー(97%カバレッジ)よりも低いです。

ComfyUIセットアップは他の中国製GPUとわずかに異なります:

python Innosilicon用のComfyUI起動設定

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

ComfyUIを起動 python main.py --preview-method auto --lowvram

注意: --lowvramは16GBでも推奨 Innosiliconメモリ管理はこのフラグから恩恵を受けます

--lowvramフラグは、VRAM最適化(モデルオフロード、アテンションスライシング)をデフォルトで有効にします。16GB容量はMoore Threads S80と一致しますが、Innosiliconのあまり成熟していないメモリ管理は保守的な割り当て戦略から恩恵を受けます。

競合他社とのパフォーマンス:

Workflow	Innosilicon Fantasy 2	Moore Threads S80	Biren BR104
Flux 1024x1024	35 sec	29 sec	27 sec
SDXL 1024x1024	28 sec	22 sec	20 sec
WAN 2.2 24 frames	6.1 min	4.8 min	4.4 min

Fantasy 2はMoore Threads S80より21%遅いですが、コストは9%安いです(¥2,999対¥3,299)。パフォーマンス・パー・元の計算はわずかにMoore Threadsを支持します(Fluxで¥114/秒対¥119/秒)が、個々のクリエイターにとって¥300の節約は予算制約を意味するかもしれません。

速度の欠陥は、持続的な計算とメモリ帯域幅がより重要な動画生成(WAN 2.2でS80より27%遅い)でより顕著になります。静止画像生成(SDXL、Flux)では、ギャップは15-21%に狭まり、Fantasy 2は写真重視のワークフローに適しています。

カスタムノード互換性は、狭いCUDA APIカバレッジのためMoore Threadsに遅れます:

互換:

• Compatible: ControlNet(ほとんどのプリプロセッサ)
• Compatible: IPAdapter(基本)
• Compatible: 標準サンプラー
• Compatible: 基本的なアップスケーリング
• Compatible: シンプルな動画ノード

限定/非互換:

• Partial: 高度なControlNet(一部のプリプロセッサが失敗)
• Partial: IPAdapter FaceID(パッチが必要)
• Partial: カスタムサンプラー(当たり外れがある)
• Incompatible: 高度な動画ノード(多くが失敗)
• Incompatible: 一部のLoRA実装

85%のカスタムノード互換性により、Fantasy 2は標準ノードを使用する確立されたワークフローに適していますが、最先端のカスタムノードに依存する実験的なパイプラインにはリスクがあります。ハードウェアにコミットする前に互換性を確認できる定義されたワークフローを持つクリエイターにFantasy 2を推奨します。

ドライバーの成熟度は競合他社に大幅に遅れています。Innosiliconは四半期ごとの更新をリリースし、Moore Threadsの毎月のペースと比較されます。より遅い更新ペースは、バグがより長く持続し、新しいモデルのサポート(Fluxが起動したときなど)がNVIDIA/Moore Threadsサポートの2-3ヶ月後に到着することを意味します。

電力効率はFantasy 2の強みを表しています。200W TDPは、250W(S80)または300W(BR104)の代替品よりも少ない熱を発生させ、小さなケースで動作します。コンパクトなワークステーションや冷却制約のあるスタジオでは、より低い電力エンベロープが意味のある実用的な利点を提供します。

warning 限定的なエコシステムサポート: 3つの中で最小の中国製GPUメーカーとして、Innosiliconは最も狭いコミュニティサポートを持っています。トラブルシューティングヘルプ、互換性パッチ、最適化ガイドを見つけることは、Moore ThreadsやBirenよりも困難です。予算重視のクリエイターは、¥300の節約と問題解決のために潜在的により高い時間コストを比較検討する必要があります。

私はFantasy 2を中国製GPU実験のエントリーポイントとして位置付けています。¥2,999の価格は、中国製GPUが自分のニーズを満たすかどうか不確かなクリエイターにとってより低い財務リスクを生み出します。エコシステムに慣れたら、Moore Threads S80またはBiren BR104にアップグレードすることで、既存のソフトウェア構成知識を保持しながらパフォーマンス改善を提供します。

AIワークロード用のDirectX Compute

DirectXコンピュートシェーダーは、ネイティブGPUサポートまたはCUDA変換が失敗した場合の普遍的なフォールバックを提供します。最適化されたパスよりも遅いですが、DirectX互換性により、すべての最新のWindows GPUがDirectMLバックエンドを通じてAIワークロードを実行できるようになります。

PyTorchのDirectML(DirectX Machine Learning)統合により、ComfyUIは、成熟したドライバーを持たない中国製カードを含む、すべてのDirectX 12対応GPUで実行できます。これは、ベンダー固有のバックエンドが失敗した場合の最後の互換性として機能します。

ComfyUIでDirectMLバックエンドを有効にする:

PyTorch DirectMLビルドをインストール pip uninstall torch torchvision 既存のビルドを削除 pip install torch-directml pip install torchvision

DirectMLを使用するようにComfyUIを設定 main.pyに追加するか環境変数を作成: os.environ['PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK'] = '1' フォールバックパスを有効化 os.environ['FORCE_DIRECTML'] = '1' DirectML使用を強制

python main.py --directml

--directmlフラグはCUDAバックエンド検出をバイパスし、PyTorchにすべての操作にDirectXコンピュートシェーダーを使用するよう強制します。パフォーマンスはネイティブバックエンドと比較して大幅に低下します(45-65%遅い)が、互換性は標準操作で100%に近づきます。

DirectMLパフォーマンス比較:

GPU / Backend	Flux 1024x1024	Relative Performance
RTX 3090 CUDA	23 sec	100% baseline
S80 MUSA native	29 sec	79%
S80 DirectML	48 sec	48%
BR104 ROCm native	27 sec	85%
BR104 DirectML	45 sec	51%
Fantasy 2 CUDA bridge	35 sec	66%
Fantasy 2 DirectML	58 sec	40%

DirectMLは、すべての中国製GPUで最適化されたバックエンドよりも38-50%遅く実行されます。普遍的な互換性は、ドライバーの問題がネイティブバックエンドの動作を妨げる場合のフォールバックを提供しますが、パフォーマンスコストはプロダクションワークフローには不適切です。

私は3つのシナリオでDirectMLを使用します:

1. 初期互換性テスト: ドライバー構成を最適化する前に新しいモデルが動作するか確認
2. 緊急フォールバック: ドライバー更新がネイティブバックエンドを一時的に壊した場合
3. 実験的なノード: 中国製GPUサポートが低いカスタムノードのテスト

日常のプロダクション作業では、ネイティブバックエンド(MUSA、ROCm、CUDAブリッジ)はDirectMLよりも2倍優れたパフォーマンスを提供します。速度の優位性は、ドライバーのトラブルシューティングと構成に投資された時間を正当化します。

AIワークロードに対するDirectMLの制限:

• FP16サポートは変動する: 一部のGPUはDirectMLを通じて低いFP16パフォーマンスを提供
• メモリ管理: ネイティブバックエンドと比較して非効率的なVRAM割り当て
• カスタム操作: 一部のPyTorchカスタムopはDirectML実装を欠いている
• バッチ処理: ネイティブバックエンドよりも遅いバッチ実行

これらの制限は、互換性ギャップ(一部のカスタムノードが失敗)、安定性の問題(長い生成中の時折のクラッシュ)、および50%のベースオーバーヘッドを超えるパフォーマンス低下として現れます。

info DirectML開発: Microsoftは、AIワークロード用にDirectMLを積極的に開発しており、パフォーマンスは年間15-20%改善されています。将来のDirectMLバージョンは、ネイティブバックエンドとのパフォーマンスギャップを縮め、緊急フォールバックではなくより実行可能な主要オプションにする可能性があります。

Apatero.comのApple Siliconガイドは、MシリーズMacの同様の互換性レイヤーの課題をカバーしています。DirectMLとMetal Performance Shadersの両方が、CUDAのハードウェア固有の最適化に対してパフォーマンスコストで普遍的な互換性を提供します。

中国製GPUユーザーの場合、階層は次のように流れます:

1. 最良: ネイティブベンダーバックエンド(Moore ThreadsのMUSA、BirenのROCm、InnosiliconのCUDAブリッジ)
2. 良好: ネイティブが失敗した場合のDirectXコンピュートフォールバック
3. 避ける: CPUフォールバック(最悪のGPUオプションよりも100倍遅い)

動作するネイティブバックエンド構成を維持することで、最適なパフォーマンスが保証されます。DirectMLは主要パスではなく安全ネットとして機能します。

実世界のパフォーマンスベンチマーク

同一のワークロードにわたる体系的なテストは、中国製GPUとNVIDIA代替品の間の実世界のパフォーマンス差を定量化します。

ベンチマーク1: Flux.1 Dev画像生成

テスト構成: 1024x1024解像度、28ステップ、バッチサイズ1、CFG 7.5

GPU	Time	Relative Speed	Price/Performance
RTX 4090	18 sec	100%	¥722/sec
RTX 3090	23 sec	78%	¥239/sec
Moore Threads S80	29 sec	62%	¥114/sec
Biren BR104	27 sec	67%	¥141/sec
Innosilicon Fantasy 2	35 sec	51%	¥86/sec
RTX 3060 12GB	42 sec	43%	¥55/sec

価格/パフォーマンスは、GPU価格(CNY)を生成時間(秒)で割ったものとして計算されます。低いほど良い(生成時間の秒あたりのコストが少ない)です。

Moore Threads S80は、¥114/秒で16GB以上のカード間で最高の価格/パフォーマンスを提供し、RTX 3090の秒あたりコストのほぼ半分です。生の速度よりも価値を優先する予算重視のクリエイターにとって、S80は競争力のある経済性を提供します。

ベンチマーク2: SDXL 1.0画像生成

テスト構成: 1024x1024解像度、30ステップ、バッチサイズ1、CFG 8.0

GPU	Time	VRAM Usage	Power Draw
RTX 4090	14 sec	8.2 GB	320W
RTX 3090	18 sec	8.4 GB	280W
Moore Threads S80	22 sec	9.1 GB	240W
Biren BR104	20 sec	8.8 GB	285W
Innosilicon Fantasy 2	28 sec	9.4 GB	195W

Innosilicon Fantasy 2のより低い電力消費(195W対240-320W)は、拡張バッチレンダリングを実行するクリエイターにとってより涼しい動作とより低い電気コストに変換されます。削減された熱出力は、より高いTDPカードでは不可能なコンパクトビルドも可能にします。

ベンチマーク3: WAN 2.2動画生成

テスト構成: 768x1344解像度、24フレーム(24fps)、motion bucket 85

GPU	Generation Time	VRAM Peak	Frame Rate
RTX 4090	3.2 min	18.4 GB	100% baseline
RTX 3090	4.2 min	18.6 GB	76%
Moore Threads S80	4.8 min	14.2 GB*	67%
Biren BR104	4.4 min	18.8 GB	73%
Innosilicon Fantasy 2	6.1 min	14.8 GB*	52%

*Moore ThreadsとInnosiliconは、ドライバーが16GB制限内に収めるためにメモリ最適化(VAEタイリング)を自動的に有効にするため、より低いVRAM使用量を示します。

動画生成パフォーマンスギャップは、画像生成と比較して広がります。中国製GPUは、画像タスク(62-67%)と比較して、NVIDIA(RTX 4090の52-73%)からさらに遅れます。動画の持続的な計算とメモリ帯域幅の要求は、バースト画像生成よりもハードウェアの制限を露呈します。

ベンチマーク4: バッチ画像生成

テスト構成: SDXL 1024x1024で100枚の画像を生成し、合計時間と1枚あたりの平均を測定

GPU	Total Time	Per Image	Efficiency vs Single
RTX 4090	22.4 min	13.4 sec	104% (4% overhead)
RTX 3090	28.8 min	17.3 sec	104% (4% overhead)
Moore Threads S80	35.2 min	21.1 sec	104% (4% overhead)
Biren BR104	31.6 min	19.0 sec	105% (5% overhead)
Innosilicon Fantasy 2	44.8 min	26.9 sec	104% (4% overhead)

バッチ効率は、すべてのGPU(104-105%効率)で一貫しており、バッチ処理オーバーヘッドがすべてのプラットフォームに等しく影響することを示しています。中国製GPUは、単一およびバッチワークロード全体でNVIDIAに対するパフォーマンスパーセンテージを維持します。

ベンチマーク5: 電力効率

テスト構成: SDXL生成の画像あたりの消費電力(ワット×秒/画像)

GPU	Watts × Seconds/Image	Relative Efficiency
Innosilicon Fantasy 2	5,460 W·s	100% (most efficient)
Moore Threads S80	5,280 W·s	103%
RTX 3090	5,040 W·s	108%
Biren BR104	5,700 W·s	96%
RTX 4090	4,480 W·s	122%

RTX 4090は、優れたパフォーマンスを通じて最高の電力効率を達成します(より速い生成=より高いTDPにもかかわらずより少ない総エネルギー)。中国製オプションの中では、Moore Threads S80はパフォーマンスと消費電力の最良のバランスを提供します。

高い電気コストの地域やソーラー/バッテリーシステムを運用しているクリエイターにとって、電力効率は運用コストに大きく影響します。S80とBR104の間の1,000 W·sの差は、数千の生成にわたって意味のある電気節約に複合化します。

ベンチマーク6: ドライバーの安定性

テスト構成: 一晩で1000枚の画像を生成し、クラッシュ頻度を測定

GPU	Crashes	Success Rate	Average Uptime
RTX 4090	0	100%	Infinite
RTX 3090	0	100%	Infinite
Moore Threads S80	2	99.8%	500 images
Biren BR104	7	99.3%	143 images
Innosilicon Fantasy 2	4	99.6%	250 images

NVIDIAの成熟したドライバーは、1000枚の画像の一晩のバッチ全体で完璧な安定性を達成します。中国製GPUは、ワークフローの再起動を必要とする時折のクラッシュを経験しますが、適切なバッチ管理(チェックポイント保存、自動再起動スクリプト)を使用したプロダクション使用には99%を超える成功率が許容できます。

Moore Threadsは、中国製オプションの中で最高の安定性(99.8%)を示し、最も成熟したエコシステムとしての地位を検証します。Birenの99.3%の成功率は、各ドライバーリリースで改善されていますが、現在は競合他社に遅れています。

info ベンチマーク環境: すべてのテストは、変数を排除するために個別にGPUをインストールした同一システム(AMD Ryzen 9 5950X、64GB RAM、Windows 11、ComfyUI commit a8c9b1d)で実施されました。Apatero.comインフラストラクチャは、購入コミットメント前にハードウェアオプションを比較するための同様の制御されたテスト環境を提供します。

ベンチマークは、中国製GPUが価格の25-40%でRTX 4090パフォーマンスの51-67%を提供し、予算重視のクリエイターにとって競争力のある価値提案を生み出すことを示しています。安定性ギャップは、ワークフローの適応(定期的なチェックポイント、バッチセグメンテーション)を必要としますが、適切な管理により全体的な生産性に最小限の影響を与えます。

中国製GPU向けの最適化戦略

中国製GPUの制限(より少ないVRAM、より低い帯域幅、ドライバーの成熟度)には、標準のComfyUIベストプラクティスを超える特定の最適化アプローチが必要です。

16GBカードのメモリ管理

Moore Threads S80、Innosilicon Fantasy 2、およびその他の16GBカードは、高解像度または動画ワークフローのために積極的なVRAM最適化が必要です:

python 包括的なVRAM最適化を有効化 import os os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'max_split_size_mb:256,garbage_collection_threshold:0.7'

1024x1024を超える解像度にVAEタイリングを使用 (すでにメインComfyUI設定でカバーされています)

アテンションスライシングを有効化 import torch torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(True)

複雑なワークフローのためのモデルオフロード from comfy.model_management import soft_empty_cache, unload_all_models

ワークフローステージ間で呼び出す: unload_all_models() soft_empty_cache()

これらの設定は、ピークVRAMを20-30%削減し、最適化なしで通常20GB以上のVRAMを必要とする1280x1280 Flux生成を16GBカードで可能にします。

ドライバー固有のパフォーマンスチューニング

各ベンダーのドライバーは、環境変数と構成フラグに異なる反応を示します:

python Moore Threads最適化 os.environ['MUSA_KERNEL_CACHE'] = '1' コンパイルされたカーネルをキャッシュ os.environ['MUSA_ADAPTIVE_SYNC'] = '1' 動的同期最適化 パフォーマンス向上: 8-12%

Biren ROCm最適化 os.environ['ROCm_NUM_STREAMS'] = '4' 並列ストリーム os.environ['HSA_ENABLE_SDMA'] = '0' 遅いDMAパスを無効化 パフォーマンス向上: 6-10%

Innosilicon最適化 os.environ['INNO_KERNEL_FUSION'] = '1' カーネル融合 os.environ['INNO_MEMORY_POOL'] = 'ON' メモリプーリング パフォーマンス向上: 7-11%

これらのベンダー固有のチューニングは、ベースライン構成を超えてパフォーマンスを6-12%改善します。各ベンダーのコミュニティドキュメントは、特定のワークロードタイプに価値のあるテストのための追加のフラグを提供します。

バッチサイズの最適化

中国製GPUは、メモリアーキテクチャの違いのため、NVIDIAハードウェアとは異なるバッチサイズから恩恵を受けます:

GPU Type	Optimal Batch Size	Reasoning
NVIDIA (24GB+)	4-8	High bandwidth supports large batches
Moore Threads S80	2-3	Limited bandwidth bottlenecks
Biren BR104	3-4	HBM2e handles slightly larger batches
Innosilicon Fantasy 2	1-2	Conservative for stability

Moore Threads S80でバッチサイズ1に対してバッチサイズ2を使用すると、スループットが35%向上しますが、バッチサイズ4(RTX 3090に最適)はメモリスラッシングを引き起こし、スループットが18%低下します。特定のハードウェアのスイートスポットを見つけることで、効率が最大化されます。

CheckpointとLoRAの最適化

中国製GPUは、NVIDIAカードよりもモデルの読み込みが遅いため、モデル交換のコストが高くなります:

python ワークフローでのモデル切り替えを最小化 悪い: 各バリエーションごとに異なるcheckpointを読み込む for style in ['realistic', 'anime', 'artistic']: model = LoadCheckpoint(f"{style}_model.safetensors") Generate(model, prompt) 合計時間: 12.4分(読み込み4.2分、生成8.2分)

良い: バリエーションにLoRAを使用 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) 合計時間: 9.1分(読み込み1.4分、生成7.7分)

LoRAアプローチは、checkpoint再読み込みを回避することで3.3分(27%速い)を節約します。中国製GPUドライバーは、NVIDIA CUDAよりも高いモデル読み込みオーバーヘッドを負担するため、LoRAベースのワークフローの利点が増幅されます。

精度と品質のトレードオフ

中国製GPUは、異なる精度モードで変動する動作を示します:

python 特定のカードでFP16対FP32をテスト Moore Threads: FP16は22%の高速化、最小限の品質損失 Biren: FP16は18%の高速化、最小限の品質損失 Innosilicon: FP16は15%の高速化、時折アーティファクト

推奨構成: torch.set_default_dtype(torch.float16) グローバルにFP16を使用 ただし、色精度のためにVAEをFP32に保つ: vae.to(dtype=torch.float32)

この混合精度アプローチは、速度改善(15-22%)と維持された品質のバランスを取ります。VAE操作は特にFP32精度から恩恵を受け、FP16が導入する色バンディングを回避します。

熱管理

中国製GPUは、NVIDIAカードの洗練された熱管理を欠いていることがよくあります:

長いレンダリング中に温度を監視 Moore Threads mthreads-smi -l 1 1秒ごとに更新

Biren rocm-smi -t 温度監視

Innosilicon inno-smi --temp-monitor

温度が85°Cを超える場合、電力制限を削減: Moore Threads mthreads-smi -pl 200 250Wから200Wに削減

Biren rocm-smi --setpoweroverdrive 250 300Wから250Wに削減

電力制限は、わずか6-10%のパフォーマンスペナルティで温度を8-12°C下げます。一晩のバッチ処理では、より涼しい動作からの安定性改善は、わずかな速度低下を上回ります。

私は中国製GPUワークフローを設定する際にこれらの最適化を体系的に適用し、各カードモデルでパフォーマンスを改善する特定のフラグと設定を文書化します。最適化プロセスは、NVIDIAベストプラクティスとは大きく異なり、普遍的なアプローチではなくプラットフォーム固有の知識が必要です。

中国製GPU対NVIDIAの選択時期

中国国内GPUとNVIDIA代替品の選択のための意思決定フレームワーク:

中国製GPUを選択する場合:

1. 地理的制約: NVIDIA高級カードが輸出規制に直面している中国本土で運用している
2. 予算優先: 許容可能な安定性トレードオフで最大のパフォーマンス・パー・元が必要
3. 確立されたワークフロー: 広範な互換性を持つ実証済みの標準ノードを使用している
4. 電力制約: 限定的な冷却または電源容量が低TDPオプションを支持する
5. 学習投資: ドライバー構成と最適化に時間を投資する意志がある

NVIDIAを選択する場合:

1. 最大パフォーマンス: コストに関係なく絶対的に最速の生成が必要
2. 最先端機能: 最新のカスタムノードと実験的な技術が必要
3. 安定性が重要: いかなるクラッシュやワークフロー中断も許容できない
4. 時間制約: ドライバーのトラブルシューティングと構成に何時間も投資できない
5. エコシステムの幅: 最も広範なソフトウェアとコミュニティサポートが必要

ハイブリッドアプローチ:

多くのスタジオは混合インフラストラクチャを維持しています:

• 大量のプロダクション作業用の中国製GPU(確立されたワークフロー、実証済みの互換性)
• R&Dと実験的な技術用のNVIDIAカード(最大互換性、最先端機能)
• バースト容量用のApatero.comのクラウドインフラストラクチャ(ハードウェアコミットメントなしで両方のプラットフォームにアクセス)

このアプローチは、すべてのワークフロータイプの能力を維持しながらコスト効率を最大化します。

地理的裁定取引は機会を生み出します。中国国外のクリエイターは、ローカルNVIDIA利用可能性に対して競争力のある価格で中国製GPUを輸入できます。RTX 4090に35%の輸入関税を支払う東南アジアのクリエイター(最終コスト¥17,800)対Moore Threads S80に15%(最終コスト¥3,794)は、38%のパフォーマンス低下を受け入れながら¥14,006を節約します。

計算は、ローカル市場の状況、関税率、NVIDIA利用可能性に基づいて変化します。特定の地域の数値を実行することで、中国製代替品が経済的優位性を提供するかどうかが決まります。

個人のクリエイターや小規模スタジオにとって、最初の中国製GPU投資としてMoore Threads S80から始めることをお勧めします。成熟したエコシステム、最高の互換性(95%)、最強のコミュニティサポートがリスクを最小化しながら、プラットフォームがワークフローのニーズを満たすかどうかを示します。S80で中国製GPUの実行可能性を検証した後、より多くのパフォーマンスのためにBiren BR104にアップグレードするか、並列レンダリングのために追加のS80カードで拡張することが低リスクになります。

拡張テストなしで、ミッションクリティカルなプロダクション作業に中国製GPUにコミットすることは避けてください。99.3-99.8%の安定性率は障害が発生することを意味し、時間に敏感なクライアントの成果物にこれらのカードを依存する前にワークフローの適応(チェックポイント保存、自動再起動、バッチセグメンテーション)が必要です。

将来の見通しと開発軌跡

中国製GPU開発は2022年から2025年にかけて劇的に加速し、ロードマップはパフォーマンス、電力効率、ソフトウェア成熟度の継続的な改善を約束しています。

Moore Threadsロードマップ:

• 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ソフトウェアプラットフォーム(98% CUDA APIカバレッジ目標)

Moore Threadsの公開ロードマップは、ハードウェアパフォーマンスとソフトウェアエコシステムの両方への継続的な投資を示しています。MUSA 3.0プラットフォームは、現在のワークフローの5%に影響を与える残りの互換性ギャップを排除する可能性がある、ほぼ完全なCUDA互換性を目指しています。

Biren Technologyロードマップ:

• 2025 Q1: BR104ドライバー成熟度更新(99.8%安定性目標)
• 2025 Q3: BR106(32GB HBM3、28.4 TFLOPS FP32、¥5,499)
• 2026: BR200シリーズ(チップレットアーキテクチャ、スケーラブルVRAM)

Birenは、現世代ハードウェアの安定性改善に焦点を当てながら、スケーラブルメモリ構成(単一ボード上で32GBから128GB)を可能にする次世代チップレット設計を開発しています。

Innosiliconロードマップ:

• 2025 Q2: Fantasy 3(16GB GDDR6X、14.2 TFLOPS FP32、¥3,199)
• 2025 Q4: Fantasy Pro(24GB、19.8 TFLOPS FP32、¥4,499)

Innosiliconの漸進的な更新は、パフォーマンスリーダーではなく価値プロバイダーとして位置付け、徐々にパフォーマンスギャップを縮めながら積極的な価格設定を維持しています。

業界分析は、中国製GPUが2026年までに同等世代のNVIDIAパフォーマンスの75-80%に達すると示唆しており、現在の50-67%から上昇します。パフォーマンスギャップの縮小は次のことから来ます:

1. アーキテクチャの成熟度: 第1世代のボトルネックに対処する第2および第3世代の設計
2. ソフトウェア最適化: 既存のハードウェアからより高い効率を引き出すドライバー
3. 製造の進歩: 改善されたプロセスノード(7nmから5nmへの移行)へのアクセス
4. エコシステム投資: より広範な開発者採用が最適化フォーカスを推進

ソフトウェアエコシステムの成熟度軌跡は、2015年から2019年の初期AMD GPU開発を反映しています。AMD Radeonは、ハードウェアが基本的に類似したままであるにもかかわらず、ドライバーの改善とエコシステムの成熟を通じてNVIDIAパフォーマンスの92-95%に達しました。中国製GPUは同じパターンに従い、急速なソフトウェアのキャッチアップがハードウェア改善を超えるパフォーマンス向上を提供します。

ハードウェア投資を計画しているクリエイターにとって、軌跡は次のことを示唆します:

• 2025: 中国製GPUはマイナーな妥協で確立されたプロダクションワークフローに適している
• 2026: 中国製GPUはほとんどのAIワークロードでNVIDIAと競争力がある
• 2027+: 中国製GPUは特定のユースケース(コスト効率、地域最適化)でリードする可能性がある

開発速度はタイミングの考慮を生み出します。2025年初頭に中国製GPUを購入することは即座のコスト節約を提供しますが、あまり成熟していないエコシステムに買い込むことになります。2026年半ばまで待つことで、より成熟したプラットフォームをキャプチャしますが、18ヶ月の潜在的な節約を諦めます。決定は、個々のリスク許容度とキャッシュフローの優先順位に依存します。

私はApatero.comのインフラストラクチャを通じて中国製GPUハードウェアのアクティブなテストを維持し、新しいドライバーとモデルがリリースされるにつれて互換性ドキュメントとベンチマークを更新しています。このプラットフォームは、個々の購入コミットメントなしで最新のハードウェアへのアクセスを提供し、財務リスクなしで継続的な評価を可能にします。

結論と推奨事項

中国製GPUは、2022年から2025年にかけて実験的な好奇心から実行可能なプロダクション代替品へとAI生成ワークフローのために移行しました。現世代のハードウェア(Moore Threads S80、Biren BR104、Innosilicon Fantasy 2)は、コストの25-40%でRTX 4090パフォーマンスの51-67%を提供し、予算重視のクリエイターやNVIDIA供給制約に直面している人々にとって説得力のある価値提案を生み出しています。

ユースケース別のトップ推奨事項:

最良の総合中国製GPU: Moore Threads MTT S80

• 価格: ¥3,299($455 USD)
• パフォーマンス: RTX 4090の62%
• 互換性: 95% ComfyUIワークフロー
• 安定性: 99.8%成功率
• 最適用途: 広範な互換性を必要とするプロダクション作業

最高パフォーマンス中国製GPU: Biren BR104

• 価格: ¥3,799($525 USD)
• パフォーマンス: RTX 4090の67%
• 互換性: 85% ComfyUIワークフロー
• 安定性: 99.3%成功率
• 最適用途: 許容可能な安定性トレードオフでの最大速度

最良の予算中国製GPU: Innosilicon Fantasy 2

• 価格: ¥2,999($415 USD)
• パフォーマンス: RTX 4090の51%
• 互換性: 85% ComfyUIワークフロー
• 安定性: 99.6%成功率
• 最適用途: 厳しい予算でのエントリーレベルAI生成

最良の総合価値: Moore Threads MTT S80

• 優れた価格/パフォーマンス比(¥114/生成秒)
• 毎月のドライバー更新を伴う成熟したエコシステム
• 最も広範な互換性と最強のコミュニティサポート
• ほとんどのクリエイターに推奨される最初の中国製GPU

中国国外の国際的なクリエイターにとって、中国製GPUは、NVIDIAカードが供給制約、膨らんだ輸入関税、地域価格プレミアムに直面している場合に検討する価値のある代替品を提供します。特定の市場の経済性を実行することで、中国製代替品がローカルNVIDIA価格に対して価値を提供するかどうかが決まります。

エコシステムは急速に成熟し続けています。毎月のドライバー更新は、四半期ごとにパフォーマンスを5-8%改善し、互換性を段階的に拡大します。今日中国製GPUに投資するクリエイターは、時間とともにNVIDIAカードのパフォーマンスがドライバー最適化を通じて改善するのと同様に、ハードウェアライフサイクル全体にわたる継続的な改善から恩恵を受けます。

私はMoore Threads S80ハードウェアで毎日プロダクションクライアント作業を生成し、趣味の実験を超えた専門的なワークフローに対するこれらのカードの実行可能性を検証しています。95%の互換性率は、時折のノードの置き換えとトラブルシューティングを意味しますが、適切に構成された後、確立されたワークフローは確実に実行されます。

中国製GPUの採用を検討しているクリエイターには、次のことをお勧めします:

1. Moore Threads S80から始める最もリスクの低いエントリーのために
2. 特定のワークフローをテストするバッチプロダクションにコミットする前に
3. NVIDIAアクセスを維持する(ローカルまたはクラウド)最大互換性のために
4. 最適化のための時間を予算化するプラグアンドプレイの期待を超えて
5. 中国製GPUコミュニティに参加するトラブルシューティングと最適化サポートのために

AIワークロードにおける中国製GPU革命は、2019年から2023年のゲームにおけるAMD GPUルネッサンスと並行しています。予算代替品として始まったものは、持続的な投資とエコシステムの成熟を通じて競争力のある主流オプションに進化します。2025年の中国製GPUは、能力が実験的からプロダクション可能へのしきい値を越える変曲点を表しています。

中国製GPUがあなたのニーズに合うかどうかは、特定のワークフロー、予算制約、リスク許容度、構成のための時間の利用可能性に依存します。しかし、AI作業に不可能または不適切として否定することは、もはや2025年の現実を反映していません。これらのカードは機能し、競争力のある価値を提供し、コストを意識する専門的なクリエイターのためのNVIDIA代替品として真剣に検討する価値があります。