RTX 4080 Super上使用Flux模型的FP16与FP8性能对比分析

在快速发展的人工智能领域，图像生成模型的效率和性能对于提升用户体验和实际应用至关重要。本文展示了我在一台配备Intel第14代i7处理器、64GB内存和NVIDIA RTX 4080 Super GPU的计算机上对Flux图像生成模型的性能测试和分析。重点比较了FP16和FP8精度模式之间的生成时间，帮助读者理解不同配置如何影响模型性能。

测试环境

硬件配置

• CPU: Intel® Core™ i7 14700K
• 内存: 64GB (32GBx2) 6000MHz
• GPU: MSI GeForce RTX™ 4080 SUPER VENTUS 3X OC 16GB GDDR6X

软件配置

• 操作系统: Windows 11
• WebUI: ComfyUI
• 模型: Flux.1
• 模型版本:
  • Dev: 适用于需要较高迭代步骤的高质量图像生成任务。
  • Schnell: 设计用于在1–4步内快速生成图像，适合速度优先的场景。
• 精度模式: fp16 (官方版本) 和 fp8 (ComfyUI版本)

ComfyUI配置和提示示例

在基于ComfyUI的Flux FP16和FP8 工作流程中，测试期间仅修改了步骤参数，所有其他基本参数保持不变。

提示: 一个可爱、发光的海绵宝宝，设计有不可抗拒的大眼睛。他的身体看起来像一个熔化的火山，裂缝发出明亮的、如银河般的颜色——深紫色、蓝色和亮橙色的色调。光芒从裂缝内部散发出来，营造出一种超凡脱俗、令人着迷的效果，仿佛海绵宝宝被宇宙能量所注入。背景是黑色的，使光芒和熔化效果更加突出，周围漂浮着小星星般的粒子，增强了银河和火山的主题。这个场景将可爱与宇宙、异世界的氛围结合在一起。

种子: 755017144359295 图像大小: 1024 x 1024px 采样器: euler 调度器: simple

测试方法

在指定的硬件设置下，我使用Flux.1 Dev和Flux.1 Schnell模型版本，结合FP16和FP8精度模式进行了性能测试。生成时间根据不同的步骤数量进行了测量，如下所示：

• Flux.1 Dev: 20、30、40和50步
• Flux.1 Schnell: 1、2、3和4步

注意： 每个测试不包括加载模型所需的时间。报告的生成时间仅指kSampler内的时间。

性能数据分析

Flux.1 Dev模型（步骤20–50）

平均速度提升： 38.83%
平均节省时间： 24.51秒

观察与分析：

• 生成时间随步骤线性增加： 随着步骤数量的增加，生成时间呈线性增长趋势。
• fp8模式显著提速： 与fp16模式相比，fp8模式平均提速约38.83%，最大提升达到42.12%。
• 步骤越多，节省时间越多： 在50步时，fp8模式比fp16模式快近40秒。
• 适合高质量生成任务： Flux.1 Dev模型在较高步骤数下可以生成更高质量的图像，适合对图像质量要求较高的应用。

Flux.1 Schnell模型（步骤1–4）

平均速度提升： 37.60%
平均节省时间： 2.07秒

观察与分析：

• 快速生成能力： Flux.1 Schnell模型设计用于在1–4步内生成图像，完成过程非常迅速。
• fp8模式在低步骤下仍具显著优势： 尽管步骤较少，FP8模式仍实现了约37.60%的平均速度提升。
• 随着步骤增加，节省时间增加： 从1步到4步，节省的时间从1.01秒增加到3.36秒。
• 理想的实时应用： Schnell模型非常适合需要快速响应的场景，如实时图像处理或交互式生成。

测试中生成的图像

结论

本次测试主要关注RTX 4080 Super与Flux.1模型的时间性能。根据数据，FP8确实将图像生成时间平均提高了38%。

在图像质量方面，Dev模型在20步时生成的图像相对简单，而在50步时图像的复杂性和丰富性显著提高。然而，FP16模式下的50步需要94.77秒，考虑到加载模型和Clip模型的时间，总时间可能更长。根据我的主观经验，使用FP8在Dev模型中进行30步生成似乎在效率和质量之间达到了最佳平衡。

在Schnell模型的测试中，我尝试了FP16和FP8，步骤为20–50步，发现高步骤数时与Dev模型的时间差仅约2秒。

至于Schnell模型，设计用于快速生成，图像质量差异不大。FP16和FP8之间的时间差仅约2秒。我认为选择Schnell模型的用户主要是希望快速和高量的图像生成，因此FP8是理想选择。

总之，在平衡时间和图像质量时，RTX 4080 Super与Flux.1 Dev和Schnell模型的最佳选择无疑是使用FP8模式。

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