扩散模型通过迭代去噪步骤生成数据，因此需要平衡高计算能力、内存容量和高效并行处理的硬件平台。最佳选择通常包括现代 GPU、TPU 和基于云的集群，其中 NVIDIA GPU 是最广泛采用的。选择取决于模型大小、训练时间目标和预算约束等因素。
像 A100 和 H100 这样的 NVIDIA GPU 是最常见的选择，因为它们具有高内存带宽（H100 上高达 2 TB/s）并支持混合精度训练。这些 GPU 擅长处理扩散模型所需的矩阵运算和并行性，尤其是在训练像 Stable Diffusion XL 这样的大型变体时。使用 NVLink 或 PCIe 互连的多 GPU 设置进一步加速了训练——例如，一个 4-GPU A100 节点可以将训练时间缩短 3-4 倍，与单个 GPU 相比。像 AWS（P4d/P5 实例）和 Google Cloud（A3 VM）这样的云平台提供对这些 GPU 的预配置访问。像 PyTorch 的分布式数据并行 (DDP) 或完全分片数据并行 (FSDP) 这样的框架简化了跨多个 GPU 的扩展，同时管理内存约束。
Google 的 TPU v4 pod 为大规模训练提供了一种替代方案，尤其是在基于 JAX 的实现中。TPU 通过其 systolic array 架构优化张量运算，从而为扩散模型工作负载实现高吞吐量。单个 TPU v4 芯片提供 275 TFLOPS 的 bfloat16 性能，而拥有数千个芯片的 pod 可以在几天内训练像 Imagen 这样的模型。但是，TPU 需要将代码调整为 JAX 或 TensorFlow，这可能会限制灵活性。对于注重成本的团队，像 RTX 4090（24GB VRAM）这样的消费级 GPU 可以处理较小的扩散模型或微调任务，尽管它们缺乏数据中心 GPU 的可扩展性。像 Hugging Face 的 Accelerate 库这样的工具可以帮助优化跨这些平台的资源使用。
实际考虑因素包括内存需求（训练一个 10 亿参数的模型可能需要 40GB+ VRAM）和软件兼容性。NVIDIA 的 CUDA 生态系统具有更广泛的框架支持，而 TPU 需要更专业的设置。像 Lambda Labs 或 CoreWeave 这样的云服务为持续的工作负载提供有竞争力的 GPU 定价。对于混合方法，像 RunPod 这样的平台允许混合本地和云 GPU。最终，选择取决于平衡前期成本、可扩展性需求和现有基础设施——NVIDIA GPU 提供最灵活的起点，而 TPU 和云集群适合大规模生产部署。