Systemanforderungen
Welche Hardware SimpliGen benötigt, was deine GPU ausführen kann und wie lange Generierungen dauern.
Die Kurzversion
- Nur Windows 10/11. Es gibt heute keine macOS-, Linux- oder Android-Version.
- Lokale Generierung benötigt eine NVIDIA-GPU, RTX 20er-Serie oder neuer. AMD- und Intel-GPUs werden für lokale Generierung nicht unterstützt (die Engine basiert auf CUDA).
- Virtuelle Maschinen und gemietete Windows-Desktops sind keine unterstützte Konfiguration. Das schließt Windows in einer virtuellen Maschine auf einem Mac ein, der ohnehin keine NVIDIA-GPU zum Durchleiten hat. Siehe Virtuelle Maschinen und gemietete GPUs.
- Cloud-Generierung funktioniert auf jedem PC. Sie läuft auf SimpliGens GPUs, daher ist deine Grafikkarte nicht relevant. Falls deine GPU unter den Anforderungen liegt, ist Cloud der vorgesehene Weg.
Keine unterstützte GPU? Du kannst trotzdem alles nutzen
Jede Cloud-fähige Voreinstellung läuft auf unseren GPUs mit Guthaben, und API-Voreinstellungen (Google, OpenAI) laufen auf den Servern des Anbieters. Nur die lokale Generierung benötigt eine NVIDIA-Karte.
Was deine GPU lokal ausführen kann
Du bist dir nicht sicher, welche Kategorie du bist? GPU prüfen beantwortet das anhand von vier Fragen, ohne Anmeldung.
| Deine NVIDIA-GPU | Bilder | Video |
|---|---|---|
| 4 bis 6 GB VRAM | Die meisten Bild-Voreinstellungen funktionieren | Nicht realistisch, nutze Cloud |
| 8 GB VRAM | Alles | Nur leichte und Low-VRAM-Video-Voreinstellungen mit niedrigeren Auflösungen |
| 12 GB VRAM | Alles | Die meisten Video-Voreinstellungen bei moderaten Einstellungen |
| 16 GB+ VRAM | Alles | Alles, einschließlich schwererer Video-Modelle |
Plane auch für Folgendes ein:
- RAM: Mindestens 16 GB, 32 GB empfohlen für Video. Video-Modelle nutzen den Systemspeicher intensiv, mehr RAM hilft wirklich.
- Speicher: Modelle sind groß (einzelne Video-Modelle können 10-30 GB sein). Lege deinen Speicherort unter Einstellungen -> Speicher fest, bevor du große Voreinstellungen installierst. Modelle bleiben auf der Festplatte, wenn du eine Voreinstellung deinstallierst, da Voreinstellungen sie sich teilen, siehe Festplattenspeicher freigeben, wenn du ihn zurückbekommen musst.
- Windows-Auslagerungsdatei: Schwere Video-Generierung kann eine große Auslagerungsdatei benötigen. Falls Generierungen am Ende abstürzen, siehe Nicht genug Speicher.
Viele Voreinstellungen gibt es in mehreren Varianten (zum Beispiel fp8 und GGUF-Versionen des gleichen Modells). Die App wählt eine Variante, die zu deiner GPU passt, und die Voreinstellungskarte lässt dich auswählen, eine kleinere Variante tauscht etwas Qualität gegen weniger VRAM-Bedarf ein.
Wie lange dauert eine Generierung?
Lokale Generierung dauert Minuten, nicht Sekunden. Das ist normal. Ungefähre Erwartungen:
- Bilder: Sekunden bis ein paar Minuten auf den meisten unterstützten Karten.
- Video auf einer 16 GB+ Desktop-Karte: Ein paar Minuten für einen 5-Sekunden-480p-Clip; höhere Auflösungen dauern viel länger.
- Video auf einer 8 GB-Karte (besonders Laptops): 30-60 Minuten für einen 5-Sekunden-Clip mit einer leichten Voreinstellung liegt im normalen Bereich.
Beginne mit 480p und 5 Sekunden, um einen Prompt zu validieren, dann skaliere hoch. Jede Auflösungsstufe und jede zusätzliche Sekunde multipliziert den VRAM-Bedarf und die Zeit. Cloud-Generierung ist viel schneller, da sie auf Rechenzentrums-GPUs läuft.
Karten und Konfigurationen, die lokal NICHT funktionieren
- AMD- und Intel-GPUs: nicht unterstützt. Auf der Wunschliste, aber ohne Zeitplan.
- NVIDIA GTX 10er-Serie und älter (GTX 1080, 1060, 1050 Ti...): Die PyTorch-Version, die die Engine nutzt, unterstützt diese Architekturen nicht mehr. Du siehst möglicherweise
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device. - Workstation-Karten aus derselben Ära (Quadro M6000, P5000...): gleiche Architektur-Einschränkung.
- Macs: Das Installationsprogramm ist eine Windows-
.exe, es läuft nicht auf macOS. - Telefone / Tablets: Nein.
Wenn das Installationsprogramm oder die Engine UNSUPPORTED_HARDWARE meldet, fällt deine GPU in eine der oben genannten Kategorien.
Virtuelle Maschinen und gemietete GPUs
SimpliGen in einer VM oder auf einer virtualisierten GPU (Azure, manche gemietete Cloud-Desktops) auszuführen ist eine Glückssache: virtuelle GPUs fehlen oft Speicherverwaltungsfeatures, die die Engine nutzt. Falls die Engine auf einer vGPU abstürzt, aktiviere Kompatibilität mit virtueller GPU in den Einstellungen. Eine GPU-Server zu mieten (RunPod und ähnliches), um SimpliGen remote auszuführen, ist keine unterstützte Konfiguration; nutze stattdessen die integrierte Cloud-Generierung.
Windows in einer virtuellen Maschine auf einem Mac ist ein separater Fall, und die Antwort dort ist ein klares Nein für lokale Generierung. Apple-Hardware hat keine NVIDIA-GPU, daher gibt es nichts, das die VM durchleiten kann, und keine Einstellung ändert das. Die Optionen auf einem Mac sind Cloud-Generierung (was einen Windows-PC zur Ausführung der App benötigt) oder ComfyUI selbst, das Apple-Silizium unterstützt.
Mehrere GPUs
SimpliGen nutzt eine GPU. Falls du mehrere hast, wählt die App die leistungsfähigste. Multi-GPU-Pooling wird nicht unterstützt.