Cosmos3-Super-Image2Video をクラウド GPU で動かす
Cosmos3-Super-Image2Video は Semsem18 による画像から動画モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
B200 をレンタル $12.07/時間から
パラメータ数
65B
必要な GPU メモリ
≈ 157 GB
ライセンス
—
ダウンロード数
12
更新日 2026/06/04
今日動かせる GPU
BF16 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 157 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| B200 | 179 GB | $12.07 | $120.70 | レンタル |
| GB200 | 185 GB | $13.26 | $132.60 | レンタル |
| B300 | 269 GB | $17.06 | $170.60 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
Cosmos3-Super-Image2Video の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download Semsem18/Cosmos3-Super-Image2Video --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"なぜ自分で動かすのか
ホスト型サービスで画像を動かすとクレジットがすぐ尽きます。レンタル GPU にクレジット上限はなく、秒単位で支払い、必要なだけバリエーションを試せます。
よくある質問
- Cosmos3-Super-Image2Video にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 157 GB（65B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- Cosmos3-Super-Image2Video を動かす費用は？
- B200 で 1 時間 $12.07 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $120.70 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能