Stable Diffusionでグラボ2枚運用は意味ある？構成・設定・効果を徹底解説

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なぜ今「Stable Diffusion グラボ2枚」環境が注目されているのか？

Stable Diffusionを活用するユーザーの間で、「もっと速く画像を生成したい」「VRAM不足をなんとかしたい」といった課題がよく聞かれます。

そんな中、注目されているのがグラボ2枚構成＝マルチGPU環境。

でも実際に導入してみると…

「2枚にしたのに全然速くならない」
「思ったより設定が複雑で困った」

こんな声も少なくありません。

この記事では、「Stable Diffusionにおけるグラボ2枚構成」の意味があるケース／意味がないケース、さらに正しい設定方法と活用法をわかりやすく解説します。

1 1. Stable Diffusion グラボ2枚のメリットと限界
- 1.1 Stable Diffusionグラボ2枚が有効なケースとは？
- 1.2 Stable Diffusion グラボ2枚が意味をなさないケース
2 2. Stable Diffusion グラボ2枚の設定・運用方法3選
3 3. Stable Diffusion グラボ2枚構成が向いている人・そうでない人
- 3.1 Stable Diffusion グラボ2枚が向いている人
- 3.2 Stable Diffusion グラボ2枚が向いていない人
4 4. まとめ：Stable Diffusion グラボ2枚は“設定次第”で真価を発揮する

1. Stable Diffusion グラボ2枚のメリットと限界

Stable Diffusionグラボ2枚が有効なケースとは？

Stable Diffusionでグラボ2枚が活躍するのは、以下のような場面です。

学習用途（LoRAやDreamBooth）で学習時間を短縮

PyTorchのDistributed Data Parallel（DDP）機能を使えば、2つのGPUに学習タスクを分散可能。1枚での学習に比べて2倍近いスピードで進むことも。

バッチ画像生成での同時処理

AUTOMATIC1111 WebUIのバッチ処理設定を使えば、片方のGPUで画像Aを生成、もう片方で画像Bを生成といった並行処理が可能になります。

画像生成と後処理の並列実行（ControlNet・超解像など）

画像生成はGPU 0、ControlNetやアップスケーリングはGPU 1で処理、というように役割を分担させることで全体の効率アップが図れます。

Stable Diffusion グラボ2枚が意味をなさないケース

「とりあえず2枚にすれば早くなる」と考えると、思わぬ落とし穴も。

VRAMは合算されない

例えばRTX 3080（10GB）を2枚挿しても、1つの処理で使えるのは10GBのみ。VRAM不足対策にはなりません。

通常の画像生成は1枚しか使わない

Stable Diffusionは基本的に単一GPUで動作する設計。何も設定しないと、2枚目のGPUはただのお荷物に。

電力・冷却コストが跳ね上がる

ハイエンドGPUを2枚稼働させるには1000W超の電源と十分な冷却設計が必要です。省電力PCでは現実的ではない場合も。

2. Stable Diffusion グラボ2枚の設定・運用方法3選

WebUIでグラボを明示的に指定する（--device-id）

AUTOMATIC1111 WebUIでは、起動時のオプションで使用するGPUを指定できます。

# GPU 0で実行
python launch.py --device-id 0

# GPU 1で実行
python launch.py --device-id 1

# バッチ処理を2枚で分散
python launch.py --device-id 0,1

バッチ出力設定で複数画像を生成するときなどに、GPUの負荷分散が可能です。

PyTorch DDPで学習タスクを並列処理

LoRAやDreamBoothなどのモデル学習には、PyTorchのDDP（Distributed Data Parallel）を活用しましょう。

accelerate launch --multi_gpu --num_processes=2 train.py

この方法で、2枚のグラボで学習を同時進行でき、時間とVRAM効率の両面で優れたパフォーマンスが得られます。

画像生成と後処理を別GPUに分けて同時実行

用途の異なる処理を分担させることで、ボトルネックを解消できます。

たとえば：

GPU 0：画像生成（テキスト→画像）
GPU 1：ControlNetや超解像などの後処理

# GPU 0
python launch.py --device-id 0 --enable-controlnet

# GPU 1
python launch.py --device-id 1 --enable-upscaler

これにより、Stable Diffusionが持つ各機能を最大限に活かす構成が実現します。

3. Stable Diffusion グラボ2枚構成が向いている人・そうでない人

Stable Diffusion グラボ2枚が向いている人

LoRAやDreamBoothで本格的な学習モデルを作りたい人
複数プロンプトを並列出力したい人
高解像度・エフェクト処理を頻繁に行う上級者

Stable Diffusion グラボ2枚が向いていない人

VRAM不足を補いたいだけの人（→効果はない）
PCに電源や冷却の余裕がない人
CLI操作や設定変更に慣れていない初心者

4. まとめ：Stable Diffusion グラボ2枚は“設定次第”で真価を発揮する

結論として、Stable Diffusionにおける「グラボ2枚構成」は

何も設定しなければ意味がない
正しく活用すれば非常に強力

という性質を持っています。

ポイントまとめ

学習やバッチ処理で劇的な時短効果あり
設定には少し慣れが必要
通常用途なら1枚で十分なことも多い

「グラボ2枚＝無条件に速くなる」ではありません。
目的に応じた構成と運用でこそ、“意味ある2枚使い”が実現します。