Arc Pro B65の32GBを画像生成に使いたくても、ComfyUIがIntel GPUで動くのか、どの配布形態を選ぶのかで迷いやすいでしょう。ComfyUIの公式READMEはIntel GPU向けの手動インストールと専用ポータブル版を案内しています。B65のメモリ仕様と合わせ、導入の順序を整理します。

ComfyUIのIntel GPU対応

ComfyUIはノードをつないで画像生成の処理を組み立てるソフトです。公式READMEはWindowsとLinuxでIntel GPUをサポート対象に含め、PyTorchのXPU版を使う経路を示しています。Windows向けにはIntel GPU用の公式ポータブル版も案内されています。

手動導入を選ぶ場合、ComfyUIの案内は次のXPU用パッケージ取得先を示します。

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/xpu

このコマンドはComfyUIが紹介するPyTorchの導入経路です。実際の環境では、先にIntelのGPUドライバーを入れ、Pythonの仮想環境を分けてから依存パッケージを揃えます。既存のCUDA版PyTorch環境へ混ぜず、XPUを使う環境として構成すると、どのGPUバックエンドが選ばれたか追いやすくなります。

最初に確認する順序

  1. OSでArc Pro B65が認識され、Intelの対応ドライバーが入っている状態にする。
  2. ComfyUI公式のIntel向けポータブル版か、XPU版PyTorchを使う手動導入を選ぶ。
  3. まずComfyUI標準のシンプルなワークフローを起動し、実行ログでXPUが選ばれているかを見る。
  4. 使いたいモデルとカスタムノードを一つずつ追加し、GPUメモリ使用量とエラーを確かめる。

順序を分ければ、起動自体の問題と特定ノードの問題を切り分けられます。ComfyUIがIntel GPUに対応していても、全ての外部ノードがXPUで同じように動くとは限りません。とくにCUDA専用の実装を前提にするノードは、代替処理や別ノードの選択が必要です。

B65の32GBで増える余地

IntelのB65仕様は32GB GDDR6、608GB/s、20 Xeコア、160 XMXエンジンです。画像生成では拡散モデルだけでなく、テキストエンコーダー、VAE、LoRA、ControlNetなどを同時に使う構成があります。画像を高解像度にしたり、一度に複数枚を生成したりすると中間データも増えます。32GBは、そうしたワークフローをGPUメモリに収める余地を広げます。

メモリに余裕があることと生成が速いことは別です。ComfyUIはモデルのオフロードやメモリ管理機能を持つため、小容量GPUでも一部のワークフローを動かせます。B65で得られる具体的な利点は、使うモデルとワークフローの最大使用量が24GB前後を超えるかで変わります。容量を優先する人にはB60との比較が参考になります。

所要時間を比較する条件

画像生成の所要時間を測るなら、モデル、解像度、ステップ数、サンプラー、バッチ数、ComfyUIとPyTorchの版を揃えます。異なる設定の投稿から「B65は何秒」と一つの値にまとめられません。本記事はB65実機での生成テストを行っていないため、特定の画像生成速度を提示しません。

B70も32GBですが、XeコアとXMXエンジンが多いカードです。同一条件で動くワークフローなら演算側の差を検討する価値があります。ただし、XPU対応やカスタムノードの互換性は両モデルで共通のソフト側要件です。B70との比較に仕様差を整理しています。

よくある詰まりどころ

起動直後にCPU処理へ回っている場合は、PyTorchのXPU版が実際の仮想環境に入っているかと、Intelドライバーの状態を確認します。モデル読込時にメモリ不足が出るなら、解像度やバッチ数、同時に読み込むモデルを減らして使用量を切り分けます。特定のカスタムノードだけで落ちるなら、そのノードのIntel XPU対応状況を調べます。

Intelの理論値197TOPSはComfyUIのすべての処理の速度を示す値ではありません。導入後は、実際に使うワークフローの実行ログと所要時間を残すのが最も具体的です。

公式ポータブル版と手動導入

Windowsで新規に使う場合、ComfyUIのREADMEにはIntel GPU用の公式ポータブル版があります。既存のPython環境を調整せずに、配布元が用意した構成から試す入口です。LinuxやPythonの版を細かく管理したい場合は、手動導入とXPU版PyTorchの組み合わせが適しています。

どちらを選んでも、最初にモデル一つだけの標準ワークフローでGPU実行を確かめます。ComfyUIが起動するだけでは、計算がB65で走っているか判断できません。実行ログに表示されるデバイスとGPUメモリの変化を見て、次にLoRAやControlNet、追加ノードを使う構成へ広げます。この順序なら、導入経路とワークフローの問題を分けられます。

まとめ

ComfyUIにはIntel GPU向けの公式導入経路があり、Arc Pro B65は32GBのVRAMを使って複数モデルや高解像度のワークフローを組めます。まず公式のIntel向け配布またはXPU版PyTorchで標準ワークフローを動かし、必要なノードを順に追加しましょう。GPU側の詳細はArc Pro B65の仕様記事で確認できます。