Arc Pro B60の24GBは、画像生成モデルと付随する処理をローカルGPUへ置く余裕を作ります。ComfyUIで重要なのは、カード容量だけでなく、Intel XPUで使えるPyTorchやカスタムノードの組み合わせです。Intelの公式資料から、現在の利用経路と見積もり方を整理します。

B60の画像生成向け仕様

Intelの仕様表にあるB60の24GB GDDR6、160 XMXエンジン、456GB/sのメモリ帯域は、画像生成で見る基本値です。画像モデルの重み以外に、テキストエンコーダー、VAE、生成途中のテンソルがメモリを使います。ワークフローにLoRAやControlNetを追加すれば、必要容量と処理時間も変わります。必要VRAMは解像度、ステップ数、追加ノードの組み合わせで算定します。

高解像度化では、入力画像や中間特徴量のサイズが大きくなります。24GBは12GB級のカードより設定の幅が広い一方、モデルごとのメモリ使用量は実装に依存します。比較する際は、同じチェックポイント、解像度、バッチ数、ステップ数、精度設定を揃えると、容量不足と演算速度の差を切り分けられます。

IntelのB60データシートはWindowsとUbuntuを対応OSとして挙げ、OpenVINOとoneAPIをサポート技術に含めています。これはGPUのソフトウェア経路を示す仕様で、任意のComfyUIノードが動くという一覧ではありません。使いたいノードが特定のCUDA拡張を前提にする場合、そのノードにIntel XPU版の実装があるかが実際の分岐点です。

IntelのComfyUI環境

Intelのllm-scaler Omniは、Intel Arc Bシリーズ向けのComfyUI環境を公開しています。資料は対応するXPU向けカーネルや、モデルをホスト側からコンテナへ渡す構成を説明します。ベータ版の説明では単体XPUを主対象とし、別の配布版に複数XPU向けの経路があると区別しています。B60を1枚で使う場合と2枚で使う場合を、同じ手順として扱わない理由です。

ComfyUI利用手順では、ホスト上のモデル、入力、出力をコンテナから使う構成を案内しています。ワークフローJSONがあっても、参照するモデル名と配置先が一致しなければ読み込めません。反対に、必要モデルが揃っていてもXPU非対応のカスタムノードが含まれれば、その部分で実行が止まります。利用するワークフローと環境の対応表を作る方が、GPUの推奨容量だけを見るより具体的です。

24GBの価値と速度の評価

B60はプロ向けカードですが、画像生成の処理速度は「プロ」の名称では決まりません。XMXを使う演算か、通常のGPU演算か、モデルが何bitで実行されるかで差が出ます。複数の公開ベンチマークを見る場合も、画像サイズやステップ数、使用するバックエンドが異なる値を直接比較すると誤ります。

VRAM容量の利点が大きいのは、大きなモデルを外へ退避せずに済む場合です。一方、小型モデルが十分収まる用途なら、計算処理とソフトの最適化が待ち時間を決めます。導入コストまで含めると、国内販売価格も重要です。2026年9月26日にPCワンズが掲載するSPARKLE製B60 24GBは税込178,800円の取り寄せ品でした。販売ページには価格と状態が併記されています。

ワークフロー別のメモリ負荷

ComfyUIでは一枚の完成画像に至るまで、チェックポイントを読み、テキストを埋め込みに変換し、潜在画像を反復更新し、最後にVAEで画像へ戻します。どの処理が同時にGPUへ残るかはワークフローの構成によります。複数のLoRAやControlNetを使い、入力画像を何枚も処理する構成は、単純なテキストから一枚を生成する構成よりメモリの余裕を消費します。24GBの価値を評価する際は、自分が使うワークフローJSONと必要モデルを一組として扱います。

IntelのOmni資料は配布形態を明確に分けています。Bシリーズ向けの新しい0.2.0-b2ベータプレビューはソースビルドで、単体XPUのComfyUI作業を中心にしています。複数XPUなどを想定する従来の公開イメージとは対象が異なります。導入記事の古いコマンドを混ぜると、コンテナ内の依存パッケージやモデル配置が食い違う可能性があります。採用する版を一つに固定して、その版のREADMEにあるモデルのマウント方法を使う構成が整理しやすいでしょう。

生成時間を比べるなら、初回ロード時間と画像1枚の実行時間も区別します。大きなモデルを毎回ストレージから読む構成と、GPUに保持して複数枚を続けて生成する構成では、体感の待ち時間が異なります。24GBが役立つのは、必要な処理をVRAMに収めて退避を減らせる場合です。

まとめ

Arc Pro B60でComfyUIを使う道筋はIntelが公開しています。24GBは重いワークフローのメモリ余地を広げますが、選ぶモデルとノードがXPU環境で動くことが前提です。LLMも同じカードで使うならローカルLLM記事、複数GPUの画像生成を考えるならIntel Omniの版ごとの対応範囲を合わせて参照してください。