Stable Diffusionでグラボ2枚は意味なし？知らないと損する設定3選

Stable Diffusionを使う中で、「もっと速く画像を生成したい」「VRAM不足を解消したい」と考え、GPUを2枚運用する方法を検討する人は多いでしょう。

しかし、実際にマルチGPUを導入しても、期待したほどの効果が得られないケースもあります。

本記事では、Stable DiffusionでGPU 2枚を使う際のメリット・デメリット、最適な設定方法、注意点を詳しく解説します。

本記事で分かること
✅ Stable Diffusionでグラボ2枚を使うとどうなる？
✅ 画像生成・学習での最適な設定方法
✅ 2枚運用の効果が出るケース・意味がないケース

「GPUを2枚に増やせば高速化できる」と思っている方は必見！ 間違った運用を避けるために、ぜひ最後までご覧ください。

Stable DiffusionでGPU2枚運用は本当に意味がある？メリットと限界を解説

グラボ2枚のメリット｜どんな場面で効果的？

Stable DiffusionでマルチGPUを活用すると、以下のような利点があります。

1. LoRA・DreamBoothの学習時間を短縮
   → PyTorchの「Distributed Data Parallel（DDP）」を使えば、2枚のGPUでモデル学習を並列処理可能。
2. バッチ処理で複数の画像を同時生成
   → AUTOMATIC1111 WebUIのバッチ機能を使えば、2つの画像を同時に出力可能。
3. ControlNetや超解像処理を別々のGPUで実行
   → 片方のGPUで画像生成、もう片方で追加エフェクトを適用し、作業効率を向上。

参考リンク
✅ Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）の公式GitHub
✅ LoRA学習に関する公式ドキュメント

グラボ2枚の限界｜意味がないケースもある？

一方で、Stable DiffusionのマルチGPUには以下の制約があります。

1. VRAMは合算されない
   → 例えば、RTX 3090（24GB）×2でも、1つのプロセスで使えるのは最大24GB。
2. 通常の画像生成では1枚のGPUしか使われない
   → Stable Diffusionは基本的に1枚のGPUに負荷をかける設計のため、2枚にしても効果なし。
3. 消費電力・発熱の増加
   → RTX 4090×2なら1000W超えの電源が必要。排熱対策も不可欠。

結論:
✅ 学習（LoRA/DreamBooth）や並列生成には有効！
❌ VRAMを増やしたい・通常の画像生成を高速化したいなら意味なし！

Stable DiffusionでGPU 2枚をフル活用する設定方法3選

① AUTOMATIC1111 WebUIでマルチGPU設定

Stable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）では、--device-id オプションを使ってGPUを指定できます。

設定例:

bashコピーする編集する# GPU 0を使用
python launch.py --device-id 0

# GPU 1を使用
python launch.py --device-id 1

# 2枚のGPUで並列処理（バッチ生成用）
python launch.py --device-id 0,1

バッチ処理を使えば、2枚のGPUを活かせる！

公式リファレンスはこちら:
Stable Diffusion WebUI の設定ガイド

② PyTorch DDP（Distributed Data Parallel）で学習を高速化

LoRAやDreamBoothの学習時には、PyTorchのDDPを使うことで2枚のGPUをフル活用できます。

設定例:

bashコピーする編集するaccelerate launch --multi_gpu --num_processes=2 train.py

2枚のGPUで計算負荷を分散し、大規模な学習でもVRAM不足を回避可能！

詳しくは公式ドキュメントをチェック
PyTorchのDDP解説（公式）

③ ControlNetや超解像処理を別GPUで実行

Stable Diffusionでは、異なるタスクを2枚のGPUで並行実行できます。

✅ 例1：GPU 0で画像生成、GPU 1でControlNetを適用

bashコピーする編集する# GPU 0で画像生成
python launch.py --device-id 0 --enable-controlnet

# GPU 1で追加処理
python launch.py --device-id 1 --enable-upscaler

用途別にGPUを使い分けるのが最適な活用法！

ControlNetの詳細はこちら
ControlNetの公式GitHub

グラボ2枚運用が向いている人・向いていない人

2枚運用が向いている人

✔ LoRAやDreamBoothの学習をする人（DDPを使うと効果大）
✔ 大量の画像をバッチ処理で生成したい人（WebUIの並列処理活用）
✔ ControlNetや超解像を同時に処理したい人

2枚運用が向いていない人

❌ 通常の画像生成しかしない人（1枚のGPUで十分）
❌ VRAM不足を解消したい人（VRAMは合算されないので意味なし）
❌ 電源や排熱に余裕がない人（RTX 4090×2なら1200W以上推奨）

まとめ｜Stable Diffusionのグラボ2枚運用は「用途次第」！

用途	GPU 2枚の効果	おすすめの設定
通常の画像生成	❌ 低い	1枚のGPUで十分
LoRA/DreamBooth学習	✅ 高い	PyTorch DDP
バッチ生成	✅ 高い	WebUI設定
異なるタスクの並行処理	✅ 高い	ControlNet＋画像生成

Stable DiffusionでGPU 2枚運用は「学習」と「並列処理」には有効！
通常の画像生成では意味がないので、VRAMが多いGPU1枚の方が賢い選択！

🔹おすすめの選択肢

• VRAM不足を解消したい → RTX 4090（24GB）1枚が最適
• 高速な学習・並列処理をしたい → RTX 3090×2枚 or RTX 4090×2枚

→ 目的に応じて最適な構成を選ぼう！