ComfyUI Wan2.2比较A100 40G和4090 48G算力性能

之前使用ComfyUI的Wan2.2工作流比较过24G显存的3090和4090两张显卡的算力表现:
比较4090和3090在ComfyUI的Wan2.2工作流的性能表现

这里选用同一个 Wan2.2 ComfyUI 工作流,在文生视频场景下直接对比 A100 40 GB 与 4090 48 GB 的实测性能表现。

测试环境直接在晨涧云算力平台一键拉起:两台 Wan-ComfyUI 云容器实例,分别挂载 4090 48 GB 与 A100 40 GB,镜像、驱动、依赖完全一致,保证变量一致。

ComfyUI-Wan-14B-T2V-工作流

工作流沿用官方预置的「Wan2.2 14B T2V」14B 文生视频模板。随后用同一支 Python 脚本连续调用 ComfyUI API 生成视频,跑多次取平均,同时记录显存占用、GPU 利用率与端到端耗时,横向量化两张卡的差距。

先补充之前跑的4090 24G显卡的测试结果,用于更直观地进行对比。

4090 24G测试结果

4090-ComfyUI-Wan测试结果

4090 48G测试结果

4090_48G-ComfyUI-Wan测试结果

A100 40G测试结果

A100-40G-ComfyUI-Wan测试结果

测试结果解释

先跟 24 GB 的 4090 对比,A100 40 GB 和 4090 48 GB 两张卡都能把 14B 模型一次装进显存,中途不再往系统内存倒数据,显存占用明显上升,整体耗时比 24 GB 更少。

实测 5 秒 480p 视频,各跑 5 次取平均:

  • A100 40 GB:53 秒
  • 4090 48 GB:50 秒

资源占用:

  • A100 平均 32 GB,平均 91 % GPU 利用率
  • 4090 平均 38 GB,平均 96 % GPU 利用率

显存足够的情况下,4090 48G核心跑得更满,利用率更高。

整体测试结果,Wan 2.2文生视频场景,4090 48G的算力表现要略好于A100 40G

ComfyUI 是一个基于节点的工作流式用户界面,广泛用于图像生成、模型训练以及插件扩展等任务。WAN 2.2 是某些用户在 ComfyUI 中使用的模型或插件版本,通常用于图像风格迁移、图像修复或增强任务[^1]。 ### 下载指南 WAN 2.2 模型或插件的下载通常涉及以下几个步骤: 1. **GitHub 仓库**:许多 ComfyUI 插件模型托管在 GitHub 上。可以搜索 `ComfyUI-WAN` 或 `WAN 2.2 ComfyUI` 相关的项目。例如: - [ComfyUI-Manager](https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager) 是一个插件管理器,支持一键安装更新插件。 - 某些模型可能托管在 Hugging Face 上,可以通过模型页面直接下载。 2. **模型存放路径**: - ComfyUI 的模型通常存放在 `custom_nodes` 文件夹中。 - WAN 2.2 模型文件(如 `.pt` 或 `.pth`)应放置在 `models` 子目录下。 3. **插件安装**: - 如果 WAN 2.2 是一个插件,则需要将插件文件夹复制到 `custom_nodes` 目录下。 - 重启 ComfyUI 后,该插件将在节点列表中出现。 ### 使用指南 安装完成后,WAN 2.2 的使用通常涉及以下流程: 1. **加载模型**: - 在 ComfyUI 节点编辑器中添加 `Load WAN 2.2 Model` 节点。 - 选择模型路径,加载预训练的 WAN 2.2 模型。 2. **输入图像处理**: - 使用 `Image Scale` 或 `Image Crop` 节点调整输入图像尺寸。 - 将图像连接到 WAN 2.2 模型节点的输入端口。 3. **执行图像增强**: - 添加 `Apply WAN 2.2` 节点,连接模型图像输入。 - 配置参数如增强强度、风格迁移模式等。 - 执行流程后,输出图像将通过 `Image Output` 节点显示。 4. **保存结果**: - 使用 `Save Image` 节点将处理后的图像保存到指定路径。 ### 示例配置 以下是一个简单的 WAN 2.2 使用流程示例(JSON 格式): ```json { "nodes": [ { "id": "load_model", "type": "Load WAN 2.2 Model", "inputs": { "model_path": "models/wan_2_2.pt" } }, { "id": "load_image", "type": "Load Image", "inputs": { "image_path": "input_images/test.jpg" } }, { "id": "apply_wan", "type": "Apply WAN 2.2", "inputs": { "model": "#load_model.model", "image": "#load_image.image", "enhance_strength": 0.8 } }, { "id": "save_image", "type": "Save Image", "inputs": { "image": "#apply_wan.output_image", "output_path": "output_images/enhanced_test.jpg" } } ] } ``` ### 注意事项 - 确保模型文件与插件版本兼容。 - 如果使用 GPU,确保 CUDA 驱动 PyTorch 版本匹配。 - 可通过 `ComfyUI-Manager` 自动更新 WAN 2.2 插件至最新版本。 ---
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