Résoudre les plantages de Hunyuan Video sur RTX 3090 - Guide complet de dépannage

Vous avez une RTX 3090 avec 24 Go de VRAM, ce qui devrait être suffisant pour la plupart des tâches d'IA. Mais Hunyuan Video continue de planter avec des erreurs de mémoire insuffisante, gel de votre système, ou production de sorties complètement noires. C'est frustrant car la 3090 devrait être une carte capable, pourtant ce modèle semble la pousser au-delà de ses limites.

Réponse rapide : Hunyuan Video plante sur RTX 3090 principalement en raison de pics de VRAM qui dépassent temporairement 24 Go pendant l'inférence. Corrigez cela en activant la quantification du modèle en FP8 ou INT8, en utilisant un attention slicing agressif, en réduisant la résolution et la durée de la vidéo, en activant le déchargement CPU pour les encodeurs de texte, et en vidant la VRAM avant la génération. Ces optimisations permettent à Hunyuan de fonctionner de manière stable sur des cartes 24 Go tout en maintenant une bonne qualité de sortie.

La RTX 3090 est dans une position délicate pour Hunyuan Video. Elle a assez de VRAM pour techniquement exécuter le modèle mais pas assez pour le faire fonctionner avec les paramètres par défaut. Avec les bonnes optimisations, vous pouvez générer des vidéos de haute qualité de manière fiable sans plantages. Faisons fonctionner votre configuration.

Pourquoi Hunyuan Video plante-t-il sur RTX 3090 ?

Comprendre la dynamique de la mémoire explique pourquoi une carte de 24 Go a du mal avec un modèle qui devrait théoriquement tenir.

Mémoire de pic vs mémoire moyenne

Les poids du modèle de Hunyuan Video consomment environ 18-20 Go lorsqu'ils sont chargés en FP16. Cela devrait laisser 4-6 Go de marge sur une carte de 24 Go. Mais l'inférence n'utilise pas une mémoire constante.

Pendant le calcul de l'attention, le modèle alloue de grands tenseurs temporaires pour les scores d'attention et les valeurs intermédiaires. Ces allocations de pic peuvent faire monter l'utilisation de mémoire à plus de 35 Go momentanément avant de revenir à la ligne de base.

Lorsque l'utilisation de pic dépasse vos 24 Go, CUDA lance une erreur de mémoire insuffisante. Le plantage se produit même si l'utilisation moyenne est bien en dessous de votre limite.

Mise à l'échelle de la mémoire pour la génération vidéo

La génération vidéo multiplie les besoins en mémoire par rapport à la génération d'images. Hunyuan traite plusieurs images simultanément et maintient la cohérence temporelle grâce à l'attention entre les images.

Une vidéo de 4 secondes à 24 fps signifie 97 images. Le calcul de l'attention entre toutes ces images crée des tenseurs intermédiaires massifs. La mise à l'échelle de la mémoire est approximativement quadratique avec le nombre d'images.

Des vidéos plus longues et des résolutions plus élevées aggravent ce problème de manière exponentielle. Doubler la durée de la vidéo peut quadrupler les besoins en mémoire.

Problèmes spécifiques à la RTX 3090

La RTX 3090 a des caractéristiques spécifiques qui la rendent plus sujette aux plantages que ne le suggère le nombre brut de VRAM.

La bande passante mémoire, bien que bonne, est inférieure à celle de la RTX 4090. Cela signifie que les transferts de mémoire prennent plus de temps, et le GPU peut sembler avoir besoin de plus de mémoire parce que les données ne se déplacent pas assez vite.

Certaines solutions de refroidissement RTX 3090 se limitent sous des charges lourdes soutenues. Lorsque le GPU se limite, les opérations de mémoire ralentissent, créant des problèmes de timing en cascade qui peuvent se manifester par des plantages.

La mémoire GDDR6X sur la 3090 fonctionne également à chaud, ce qui peut causer une instabilité pendant les périodes prolongées de haute utilisation comme la génération vidéo.

Comment optimiser Hunyuan Video pour 24 Go de VRAM ?

Ces optimisations permettent à Hunyuan Video de fonctionner de manière fiable sur RTX 3090 et cartes similaires de 24 Go.

Activer la quantification du modèle

La quantification réduit la précision du modèle de FP16 à FP8 ou INT8, réduisant considérablement l'utilisation de mémoire.

La quantification FP8 est le sweet spot pour la qualité versus la mémoire. Les poids du modèle consomment environ 10 Go au lieu de 20 Go, laissant beaucoup de marge pour l'inférence. L'impact sur la qualité est minimal et souvent imperceptible.

Pour activer FP8 dans ComfyUI, utilisez des nœuds qui prennent en charge le chargement de modèle quantifié. Le ComfyUI-HunyuanVideo-Wrapper inclut des options de quantification. Sélectionnez la précision FP8 lors du chargement du modèle.

La quantification INT8 offre encore plus d'économies de mémoire mais avec une réduction de qualité plus notable. Utilisez ceci si FP8 cause encore des problèmes ou si vous devez générer à des résolutions plus élevées.

La quantification réduit légèrement la vitesse d'inférence car la déquantification se produit pendant le calcul. Attendez-vous à des temps de génération 10-15% plus longs, ce qui est un compromis valable pour la stabilité.

Configurer l'attention slicing

L'attention slicing divise les grands calculs d'attention en morceaux plus petits traités séquentiellement plutôt que tous en même temps.

Réglez l'attention slicing sur le paramètre le plus agressif disponible. Cela signifie généralement la plus petite taille de tranche, ce qui minimise la mémoire de pic au prix d'un calcul légèrement plus lent.

Dans les nœuds ComfyUI, cherchez attention_slice ou des paramètres similaires. Des valeurs comme 1 ou "max" indiquent un slicing maximum.

Le slicing de l'attention temporelle est particulièrement important pour la vidéo. Cela contrôle combien d'images sont traitées ensemble dans les opérations d'attention temporelle. Réglez le slicing temporel à 1 ou 2 images pour minimiser les pics de mémoire.

Activer le déchargement CPU

Hunyuan Video utilise de grands encodeurs de texte qui consomment une VRAM significative. Les décharger vers le CPU libère de la mémoire pour le processus de génération principal.

L'encodage de texte ne se produit qu'au début de la génération. Après avoir encodé votre prompt, ces modèles restent dans la VRAM inutilisés pendant toute la génération vidéo. Les déplacer vers le CPU après l'encodage a du sens.

Activez le déchargement CPU pour l'encodeur de texte dans votre configuration de chargement de modèle. Cela économise généralement 4-6 Go de VRAM.

Certaines implémentations prennent également en charge le déchargement de l'encodeur et du décodeur VAE vers le CPU. Comme ceux-ci ne fonctionnent qu'au début et à la fin de la génération, les décharger libère de la mémoire supplémentaire pendant la boucle de débruitage principale.

Réduire les paramètres vidéo

Une résolution plus basse et une durée plus courte réduisent considérablement les besoins en mémoire.

Commencez avec une résolution 540p ou 720x480 plutôt que du 720p complet. Cela réduit approximativement de moitié les besoins en mémoire et produit toujours une qualité vidéo utilisable. Vous pouvez upscaler les résultats par la suite si nécessaire.

Générez des vidéos de 2 secondes initialement au lieu de 4 ou 5 secondes. Une fois que vous avez confirmé un fonctionnement stable, augmentez progressivement la durée tout en surveillant l'utilisation de mémoire.

Réduisez le frame rate si votre cas d'utilisation le permet. 12 fps utilise la moitié des images de 24 fps. Pour certains styles de contenu, des frame rates plus bas sont acceptables.

Vider la VRAM avant la génération

D'autres applications et composants ComfyUI occupant de la VRAM réduisent ce qui est disponible pour Hunyuan Video.

Fermez les autres applications accélérées par GPU avant de générer. Chrome avec accélération matérielle, Discord et autres programmes courants consomment de la VRAM.

Dans ComfyUI, déchargez les autres modèles avant d'exécuter Hunyuan. Avoir Flux ou SDXL chargés à côté de Hunyuan crée une compétition pour le même pool de mémoire.

Exécutez une opération de vidage de VRAM avant la génération. Certaines implémentations ComfyUI ont des nœuds explicites de vidage de cache. Vous pouvez aussi redémarrer ComfyUI avec une ardoise vierge avant des générations exigeantes.

Quels sont les meilleurs paramètres pour une génération stable ?

Ces configurations spécifiques fonctionnent de manière fiable sur RTX 3090.

Configuration de base recommandée

Utilisez ceci comme point de départ et ajustez en fonction de votre carte et solution de refroidissement spécifiques.

Précision du modèle : FP8 Attention slicing : Maximum ou taille de tranche 1 Slicing de l'attention temporelle : 1-2 images Résolution : 540p ou 720x480 Durée : 2-3 secondes Frame rate : 24 fps Déchargement de l'encodeur de texte : Activé Déchargement VAE : Activé si disponible

Cette configuration utilise généralement 18-20 Go de VRAM de pic, laissant une marge confortable sur une carte de 24 Go.

Augmenter progressivement

Une fois que la configuration de base fonctionne, vous pouvez augmenter les paramètres un par un.

Essayez d'abord d'augmenter la résolution à 720p car la qualité visuelle bénéficie plus de la résolution que de la durée pour la plupart des contenus.

Ensuite, étendez la durée vers 4 secondes. Surveillez l'utilisation de VRAM avec nvidia-smi pendant la génération pour voir à quel point vous approchez de la limite.

Si vous obtenez OOM à des paramètres plus élevés, vous savez où se situe la limite stable de votre carte pour Hunyuan Video.

Compromis qualité versus mémoire

Certains paramètres de qualité ont un impact minimal sur la mémoire et peuvent être maximisés en toute sécurité.

Les étapes d'échantillonnage affectent le temps de génération mais pas l'utilisation de VRAM de manière significative. Utilisez 30-50 étapes pour une bonne qualité.

L'échelle CFG a un impact minimal sur la mémoire. Utilisez des valeurs autour de 4-7 comme recommandé pour Hunyuan.

Le type de guidance et le choix du scheduler n'affectent pas significativement la mémoire. Choisissez selon votre préférence de qualité.

Concentrez l'optimisation de mémoire sur les paramètres listés dans la configuration ci-dessus. Ce sont les boutons qui comptent vraiment pour la stabilité.

Comment résoudre les plantages persistants ?

Si les plantages continuent après l'optimisation, examinez ces facteurs supplémentaires.

Problèmes de pilote et CUDA

Des pilotes GPU obsolètes ou problématiques causent des plantages qui ressemblent à des erreurs OOM mais n'en sont pas.

Installez les derniers pilotes NVIDIA Studio. Les pilotes Game Ready ont parfois des problèmes avec les charges de travail IA. Les pilotes Studio privilégient la stabilité pour les applications professionnelles.

Vérifiez que votre version CUDA correspond à votre installation PyTorch. Les incompatibilités de version causent des erreurs cryptiques qui peuvent se manifester par des plantages lors d'une utilisation élevée de mémoire.

Une installation propre de pilote avec DDU résout parfois des problèmes persistants causés par un état de pilote corrompu.

Refroidissement et throttling thermique

Vérifiez les températures du GPU pendant la génération. Les RTX 3090 fonctionnent à chaud, et la génération vidéo maintient des charges élevées pendant des minutes.

Si les températures dépassent 83-85°C, la carte se limite significativement. Cela peut causer des plantages liés au timing qui ressemblent à des erreurs de mémoire.

Améliorez le flux d'air du boîtier, ajustez les courbes de ventilateur, ou envisagez d'ajouter du refroidissement. Beaucoup de propriétaires de 3090 trouvent qu'un refroidissement amélioré non seulement prévient les plantages mais améliore aussi les performances.

La température de la mémoire compte aussi sur la 3090. La mémoire GDDR6X fonctionnant trop chaud cause de l'instabilité. Certains outils de surveillance montrent la température de jonction de mémoire. Maintenez-la en dessous de 100°C.

Mémoire virtuelle Windows

Les paramètres de mémoire virtuelle Windows affectent comment les erreurs de mémoire GPU sont gérées.

Assurez-vous que votre fichier d'échange Windows est réglé sur géré par le système ou dimensionné de manière appropriée. Des fichiers d'échange très petits peuvent causer des erreurs lorsque le système essaie de déverser la mémoire GPU.

Un fichier d'échange de 32 Go ou plus sur SSD donne au système de la marge pour gérer la pression mémoire avec élégance.

Autres consommateurs de VRAM

Les applications en arrière-plan consommant de la VRAM réduisent ce qui est disponible pour Hunyuan.

Vérifiez l'utilisation de VRAM avant de démarrer la génération. Exécutez nvidia-smi dans un terminal pour voir ce qui consomme de la mémoire.

Les coupables courants incluent Chrome avec accélération matérielle, les moteurs de fond d'écran, les lanceurs de jeux avec overlays, et les outils de surveillance qui font du rendu sur GPU.

Fermez tout ce qui n'est pas essentiel avant des travaux de génération vidéo exigeants.

Conflits de nœuds ComfyUI

Certains nœuds ComfyUI entrent en conflit avec Hunyuan Video ou consomment de la mémoire supplémentaire de manière inattendue.

Essayez d'exécuter Hunyuan dans un workflow minimal avec seulement les nœuds requis. Si ça fonctionne là mais échoue dans votre workflow complexe, vous avez un conflit de nœud à identifier.

Supprimez les nœuds un par un de votre workflow qui échoue pour identifier le composant problématique.

Assurez-vous que vos nœuds Hunyuan Video sont la dernière version. Les versions antérieures avaient des fuites de mémoire et des implémentations inefficaces que les mises à jour ultérieures ont corrigées.

Pour les utilisateurs qui veulent la capacité Hunyuan Video sans les difficultés matérielles, Apatero.com fournit un accès à une infrastructure de génération correctement configurée. Vous obtenez la sortie vidéo que vous voulez sans gérer les limitations de VRAM, les problèmes de pilotes, ou les contraintes de refroidissement.

Qu'en est-il des problèmes persistants de sortie noire ?

Les images noires sont un problème différent des plantages mais tout aussi frustrant.

Problèmes de précision du VAE

Une sortie noire indique généralement une défaillance de décodage du VAE. Le VAE convertit les représentations latentes en images visibles.

Assurez-vous que votre VAE fonctionne en FP16 ou FP32, pas en FP8. La quantification du VAE cause des sorties noires parce que le décodeur est très sensible à la précision.

Si vous utilisez la précision automatique, forcez le VAE à FP16 explicitement. Cela prend légèrement plus de mémoire mais assure un décodage correct.

Génération incomplète

Si la génération plante pendant le processus de débruitage mais produit un fichier, vous obtiendrez des images noires des portions non décodées.

Vérifiez votre console pour les erreurs pendant la génération. Les erreurs OOM en cours de route vous laissent avec des résultats partiels.

Appliquez les optimisations de mémoire ci-dessus pour vous assurer que la génération se termine complètement avant que le décodage VAE ne commence.

Corruption du fichier modèle

Les téléchargements de modèle corrompus produisent diverses erreurs incluant une sortie noire.

Vérifiez que les checksums des fichiers modèle correspondent aux valeurs attendues. Sinon, retéléchargez.

Hunyuan Video a plusieurs composants. Assurez-vous que tous les fichiers requis sont présents et correspondent aux versions attendues.

Questions fréquemment posées

La RTX 3090 est-elle suffisante pour Hunyuan Video ?

Oui, avec une optimisation appropriée. Les paramètres par défaut nécessitent plus de 24 Go, mais la quantification FP8 et l'attention slicing le font fonctionner confortablement. La qualité reste bonne malgré les optimisations nécessaires pour les contraintes de mémoire.

Combien de qualité est-ce que je perds avec la quantification FP8 ?

Dans les comparaisons à l'aveugle, la plupart des utilisateurs ne peuvent pas identifier de manière cohérente la sortie FP8 versus FP16. Il y a une réduction théorique de qualité mais elle est généralement imperceptible dans les vidéos réelles. Le compromis pour une génération stable en vaut la peine.

Pourquoi ma génération fonctionne-t-elle parfois mais plante d'autres fois ?

La fragmentation de VRAM cause un comportement incohérent. Après plusieurs générations, la mémoire devient fragmentée et les allocations de pic échouent même si la mémoire libre totale semble suffisante. Redémarrer ComfyUI défragmente la mémoire.

Puis-je utiliser Hunyuan Video pour des vidéos plus longues sur RTX 3090 ?

Les vidéos au-delà de 4 secondes deviennent difficiles sur 24 Go. Vous pouvez générer du contenu plus long en utilisant une résolution 540p et une optimisation agressive, mais la qualité en souffre. Envisagez de générer en segments et de les joindre.

Devrais-je passer à la RTX 4090 pour Hunyuan Video ?

Si vous générez des vidéos fréquemment et voulez des paramètres de qualité plus élevés, oui. Les 24 Go de la 4090 font tourner Hunyuan plus confortablement grâce à une meilleure bande passante, et vous pouvez utiliser des résolutions plus élevées. Mais la 3090 fonctionne bien avec optimisation pour une utilisation occasionnelle.

L'undervolting aide-t-il avec les plantages ?

L'undervolting améliore la marge thermique ce qui peut aider avec les plantages liés au throttling. Cela ne résoudra pas les vraies erreurs OOM mais peut améliorer la stabilité si votre carte fonctionne à chaud. Testez soigneusement car trop d'undervolting cause différents plantages.

Pourquoi ai-je des erreurs sur CUDA out of memory pendant l'encodage ?

L'encodage de texte fait monter la mémoire brièvement. Activez le déchargement de l'encodeur de texte vers CPU ou videz la VRAM avant de commencer. Si l'encodage échoue, la génération principale ne peut pas commencer quelles que soient les autres optimisations.

Y a-t-il des problèmes spécifiques à Windows avec Hunyuan Video ?

Windows fonctionne généralement bien mais assurez-vous que votre mémoire virtuelle est configurée correctement et que l'utilisation GPU en arrière-plan est minimisée. Linux peut avoir de légers avantages de stabilité en raison d'une meilleure gestion de mémoire CUDA mais Windows fonctionne bien pour la plupart des utilisateurs.

Combien de temps devrait prendre la génération vidéo sur RTX 3090 ?

Une vidéo de 3 secondes en 540p avec un modèle FP8 prend environ 6-10 minutes sur RTX 3090. Des durées plus longues et des résolutions plus élevées augmentent considérablement le temps. La génération est lente en raison des exigences de traitement temporel.

Puis-je exécuter Hunyuan Video aux côtés d'autres modèles dans ComfyUI ?

Non recommandé sur des cartes de 24 Go. Hunyuan a besoin de la majeure partie de votre VRAM même avec optimisation. Chargez-le exclusivement, générez votre vidéo, puis déchargez-le avant de travailler avec d'autres modèles.

Conclusion et résumé de l'optimisation

La RTX 3090 peut générer une sortie Hunyuan Video de qualité avec une configuration appropriée. Les 24 Go de VRAM sont techniquement suffisants, vous devez juste gérer l'utilisation de mémoire de pic à travers la quantification et le slicing.

Commencez avec la quantification FP8, l'attention slicing maximum, le déchargement CPU, et des paramètres vidéo modestes. Vérifiez un fonctionnement stable avant d'augmenter les paramètres. Surveillez les températures pour vous assurer que votre carte ne se limite pas.

Si les plantages persistent après avoir appliqué toutes les optimisations, examinez les pilotes, le refroidissement, et l'utilisation concurrente de VRAM. La plupart des problèmes se résolvent avec ces vérifications systématiques.

La configuration optimisée de la 3090 produit une excellente qualité vidéo malgré le travail près des limites matérielles. La génération prend plus de temps que sur des cartes avec plus de VRAM, mais les résultats sont les mêmes.

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Avec de la patience et des paramètres appropriés, votre RTX 3090 gère bien Hunyuan Video. Appliquez ces optimisations et profitez de la génération vidéo IA sans la frustration des plantages constants.