Memperbaiki Hunyuan Video Crash di RTX 3090 - Panduan Troubleshooting Lengkap

Anda memiliki RTX 3090 dengan 24GB VRAM, yang seharusnya cukup untuk sebagian besar tugas AI. Tapi Hunyuan Video terus crash dengan error kehabisan memori, membekukan sistem Anda, atau menghasilkan output yang sepenuhnya hitam. Ini frustasi karena 3090 seharusnya kartu yang mumpuni, namun model ini tampaknya mendorongnya melewati batas.

Jawaban Cepat: Hunyuan Video crash di RTX 3090 terutama karena lonjakan VRAM puncak yang sementara melebihi 24GB selama inferensi. Perbaiki ini dengan mengaktifkan kuantisasi model ke FP8 atau INT8, menggunakan attention slicing agresif, mengurangi resolusi dan durasi video, mengaktifkan CPU offloading untuk encoder teks, dan membersihkan VRAM sebelum generasi. Optimasi ini memungkinkan Hunyuan berjalan stabil di kartu 24GB sambil mempertahankan kualitas output yang baik.

RTX 3090 berada di posisi yang canggung untuk Hunyuan Video. Ia memiliki cukup VRAM untuk secara teknis menjalankan model tapi tidak cukup untuk menjalankannya pada pengaturan default. Dengan optimasi yang tepat, Anda dapat menghasilkan video berkualitas tinggi secara andal tanpa crash. Mari kita buat setup Anda bekerja.

Mengapa Hunyuan Video Crash di RTX 3090?

Memahami dinamika memori menjelaskan mengapa kartu 24GB kesulitan dengan model yang secara teoritis seharusnya muat.

Memori Puncak vs Memori Rata-rata

Bobot model Hunyuan Video mengkonsumsi sekitar 18-20GB saat dimuat dalam FP16. Ini seharusnya menyisakan 4-6GB headroom di kartu 24GB. Tapi inferensi tidak menggunakan memori konstan.

Selama komputasi attention, model mengalokasikan tensor sementara besar untuk skor attention dan nilai intermediate. Alokasi puncak ini dapat membuat penggunaan memori melonjak hingga 35GB+ sesaat sebelum kembali ke baseline.

Ketika penggunaan puncak melebihi 24GB Anda, CUDA melempar error kehabisan memori. Crash terjadi meskipun penggunaan rata-rata jauh di bawah batas Anda.

Skalabilitas Memori Generasi Video

Generasi video mengalikan kebutuhan memori dibandingkan dengan generasi gambar. Hunyuan memproses banyak frame secara bersamaan dan mempertahankan koherensi temporal melalui attention antar frame.

Video 4 detik pada 24fps berarti 97 frame. Komputasi attention antara semua frame ini menciptakan tensor intermediate yang masif. Skalabilitas memori kira-kira kuadratik dengan jumlah frame.

Video lebih panjang dan resolusi lebih tinggi memperparah masalah ini secara eksponensial. Menggandakan durasi video dapat melipatgandakan kebutuhan memori.

Masalah Spesifik RTX 3090

RTX 3090 memiliki karakteristik spesifik yang membuatnya lebih rentan crash dari yang disarankan angka VRAM mentah.

Bandwidth memori, meskipun bagus, lebih rendah dari RTX 4090. Ini berarti transfer memori memakan waktu lebih lama, dan GPU dapat tampak membutuhkan lebih banyak memori karena data tidak bergerak cukup cepat.

Beberapa solusi pendinginan RTX 3090 throttle di bawah beban berat yang berkelanjutan. Ketika GPU throttle, operasi memori melambat, menciptakan masalah timing beruntun yang dapat muncul sebagai crash.

Memori GDDR6X pada 3090 juga berjalan panas, yang dapat menyebabkan ketidakstabilan selama periode pemanfaatan tinggi yang diperpanjang seperti generasi video.

Bagaimana Cara Mengoptimalkan Hunyuan Video untuk 24GB VRAM?

Optimasi ini membuat Hunyuan Video berjalan dengan andal di RTX 3090 dan kartu 24GB serupa.

Aktifkan Kuantisasi Model

Kuantisasi mengurangi presisi model dari FP16 ke FP8 atau INT8, memotong penggunaan memori secara substansial.

Kuantisasi FP8 adalah sweet spot untuk kualitas versus memori. Bobot model mengkonsumsi sekitar 10GB bukan 20GB, menyisakan banyak headroom untuk inferensi. Dampak kualitas minimal dan sering tidak terlihat.

Untuk mengaktifkan FP8 di ComfyUI, gunakan node yang mendukung pemuatan model terkuantisasi. ComfyUI-HunyuanVideo-Wrapper menyertakan opsi kuantisasi. Pilih presisi FP8 saat memuat model.

Kuantisasi INT8 memberikan penghematan memori lebih besar tapi dengan pengurangan kualitas yang lebih terlihat. Gunakan ini jika FP8 masih menyebabkan masalah atau Anda perlu menghasilkan pada resolusi lebih tinggi.

Kuantisasi sedikit mengurangi kecepatan inferensi karena dekuantisasi terjadi selama komputasi. Harapkan waktu generasi 10-15% lebih lama, yang merupakan tradeoff yang layak untuk stabilitas.

Konfigurasi Attention Slicing

Attention slicing memecah komputasi attention besar menjadi potongan lebih kecil yang diproses secara berurutan daripada sekaligus.

Atur attention slicing ke pengaturan paling agresif yang tersedia. Ini biasanya berarti ukuran slice terkecil, yang meminimalkan memori puncak dengan biaya komputasi sedikit lebih lambat.

Di node ComfyUI, cari attention_slice atau parameter serupa. Nilai seperti 1 atau "max" menunjukkan slicing maksimum.

Temporal attention slicing sangat penting untuk video. Ini mengontrol berapa banyak frame yang diproses bersama dalam operasi temporal attention. Atur temporal slicing ke 1 atau 2 frame untuk meminimalkan lonjakan memori.

Aktifkan CPU Offloading

Hunyuan Video menggunakan encoder teks besar yang mengkonsumsi VRAM signifikan. Memindahkan ini ke CPU membebaskan memori untuk proses generasi utama.

Encoding teks hanya terjadi di awal generasi. Setelah mengkodekan prompt Anda, model-model itu duduk di VRAM tidak terpakai untuk seluruh generasi video. Memindahkan mereka ke CPU setelah encoding masuk akal.

Aktifkan CPU offload untuk encoder teks di konfigurasi pemuatan model Anda. Ini biasanya menghemat 4-6GB VRAM.

Beberapa implementasi juga mendukung offloading encoder dan decoder VAE ke CPU. Karena ini hanya berjalan di awal dan akhir generasi, memindahkan mereka membebaskan memori tambahan selama loop denoising utama.

Kurangi Parameter Video

Resolusi lebih rendah dan durasi lebih pendek secara dramatis mengurangi kebutuhan memori.

Mulai dengan resolusi 540p atau 720x480 daripada 720p penuh. Ini kira-kira mengurangi setengah kebutuhan memori dan masih menghasilkan kualitas video yang dapat digunakan. Anda dapat upscale hasil setelahnya jika diperlukan.

Hasilkan video 2 detik awalnya daripada 4 atau 5 detik. Setelah Anda mengkonfirmasi operasi stabil, secara bertahap tingkatkan durasi sambil memantau penggunaan memori.

Kurangi frame rate jika use case Anda memungkinkan. 12fps menggunakan setengah frame dari 24fps. Untuk gaya konten tertentu, frame rate lebih rendah dapat diterima.

Bersihkan VRAM Sebelum Generasi

Aplikasi lain dan komponen ComfyUI yang menahan VRAM mengurangi apa yang tersedia untuk Hunyuan Video.

Tutup aplikasi GPU-accelerated lain sebelum menghasilkan. Chrome dengan akselerasi hardware, Discord, dan program umum lainnya mengkonsumsi VRAM.

Di ComfyUI, unload model lain sebelum menjalankan Hunyuan. Memuat Flux atau SDXL bersamaan dengan Hunyuan bersaing untuk pool memori yang sama.

Jalankan operasi pembersihan VRAM sebelum generasi. Beberapa implementasi ComfyUI memiliki node pembersihan cache eksplisit. Anda juga dapat me-restart ComfyUI dengan slate bersih sebelum generasi yang menuntut.

Apa Pengaturan Terbaik untuk Generasi Stabil?

Konfigurasi spesifik ini bekerja dengan andal di RTX 3090.

Konfigurasi Dasar yang Direkomendasikan

Gunakan ini sebagai titik awal Anda dan sesuaikan berdasarkan kartu dan solusi pendinginan spesifik Anda.

Presisi model: FP8 Attention slicing: Maksimum atau ukuran slice 1 Temporal attention slicing: 1-2 frame Resolusi: 540p atau 720x480 Durasi: 2-3 detik Frame rate: 24fps Text encoder offload: Diaktifkan VAE offload: Diaktifkan jika tersedia

Konfigurasi ini biasanya menggunakan 18-20GB VRAM puncak, menyisakan headroom nyaman di kartu 24GB.

Tingkatkan Secara Bertahap

Setelah konfigurasi dasar bekerja, Anda dapat meningkatkan parameter satu per satu.

Coba tingkatkan resolusi ke 720p dulu karena kualitas visual lebih diuntungkan dari resolusi daripada durasi untuk sebagian besar konten.

Kemudian perpanjang durasi menuju 4 detik. Pantau penggunaan VRAM dengan nvidia-smi selama generasi untuk melihat seberapa dekat Anda dengan batas.

Jika Anda mendapat OOM pada pengaturan lebih tinggi, Anda tahu di mana batas stabil kartu Anda untuk Hunyuan Video.

Tradeoff Kualitas Versus Memori

Beberapa pengaturan kualitas memiliki dampak memori minimal dan aman untuk dimaksimalkan.

Sampling steps mempengaruhi waktu generasi tapi tidak penggunaan VRAM secara signifikan. Gunakan 30-50 steps untuk kualitas bagus.

CFG scale memiliki dampak memori minimal. Gunakan nilai sekitar 4-7 seperti yang direkomendasikan untuk Hunyuan.

Guidance type dan pilihan scheduler tidak mempengaruhi memori secara signifikan. Pilih berdasarkan preferensi kualitas.

Konsentrasikan optimasi memori pada parameter yang tercantum di konfigurasi di atas. Itulah knob yang benar-benar penting untuk stabilitas.

Bagaimana Cara Troubleshoot Crash Persisten?

Jika crash berlanjut setelah optimasi, selidiki faktor tambahan ini.

Masalah Driver dan CUDA

Driver GPU usang atau bermasalah menyebabkan crash yang terlihat seperti error OOM tapi bukan.

Install driver NVIDIA Studio terbaru. Driver Game Ready kadang memiliki masalah dengan workload AI. Driver Studio memprioritaskan stabilitas untuk aplikasi profesional.

Verifikasi versi CUDA Anda cocok dengan instalasi PyTorch Anda. Ketidakcocokan versi menyebabkan error cryptic yang dapat muncul sebagai crash selama penggunaan memori tinggi.

Instalasi driver bersih menggunakan DDU kadang menyelesaikan masalah persisten yang disebabkan oleh state driver yang corrupt.

Pendinginan dan Thermal Throttling

Periksa suhu GPU selama generasi. RTX 3090 berjalan panas, dan generasi video mempertahankan beban tinggi selama menit.

Jika suhu melebihi 83-85°C, kartu throttle secara signifikan. Ini dapat menyebabkan crash terkait timing yang terlihat seperti error memori.

Tingkatkan airflow case, sesuaikan kurva kipas, atau pertimbangkan menambah pendinginan. Banyak pemilik 3090 menemukan bahwa pendinginan yang ditingkatkan tidak hanya mencegah crash tapi juga meningkatkan performa.

Suhu memori juga penting di 3090. Memori GDDR6X yang berjalan terlalu panas menyebabkan ketidakstabilan. Beberapa tool monitoring menunjukkan suhu junction memori. Jaga di bawah 100°C.

Memori Virtual Windows

Pengaturan memori virtual Windows mempengaruhi bagaimana error memori GPU ditangani.

Pastikan page file Windows Anda diatur ke system managed atau berukuran tepat. Page file sangat kecil dapat menyebabkan error ketika sistem mencoba menumpahkan memori GPU.

Page file yang didukung SSD sebesar 32GB atau lebih memberikan ruang sistem untuk menangani tekanan memori dengan anggun.

Konsumer VRAM Lain

Aplikasi background yang mengkonsumsi VRAM mengurangi apa yang tersedia untuk Hunyuan.

Periksa penggunaan VRAM sebelum memulai generasi. Jalankan nvidia-smi di terminal untuk melihat apa yang mengkonsumsi memori.

Pelaku umum termasuk Chrome dengan akselerasi hardware, wallpaper engine, game launcher dengan overlay, dan tool monitoring yang render di GPU.

Tutup semua yang tidak penting sebelum job generasi video yang menuntut.

Konflik Node ComfyUI

Beberapa node ComfyUI konflik dengan Hunyuan Video atau mengkonsumsi memori tambahan secara tidak terduga.

Coba jalankan Hunyuan di workflow minimal dengan hanya node yang diperlukan. Jika bekerja di sana tapi gagal di workflow kompleks Anda, Anda memiliki konflik node yang harus diidentifikasi.

Hapus node satu per satu dari workflow yang gagal untuk mengidentifikasi komponen bermasalah.

Pastikan node Hunyuan Video Anda adalah versi terbaru. Versi sebelumnya memiliki memory leak dan implementasi tidak efisien yang diperbaiki update selanjutnya.

Untuk pengguna yang menginginkan kemampuan Hunyuan Video tanpa kesulitan hardware, Apatero.com menyediakan akses ke infrastruktur generasi yang dikonfigurasi dengan benar. Anda mendapatkan output video yang Anda inginkan tanpa mengelola keterbatasan VRAM, masalah driver, atau kendala pendinginan.

Bagaimana dengan Masalah Output Hitam Persisten?

Frame hitam adalah masalah berbeda dari crash tapi sama frustrasinya.

Masalah Presisi VAE

Output hitam biasanya menunjukkan kegagalan decoding VAE. VAE mengkonversi representasi laten ke gambar yang terlihat.

Pastikan VAE Anda berjalan dalam FP16 atau FP32, bukan FP8. Kuantisasi VAE menyebabkan output hitam karena decoder sangat sensitif terhadap presisi.

Jika menggunakan presisi otomatis, paksa VAE ke FP16 secara eksplisit. Ini memakan memori sedikit lebih banyak tapi memastikan decoding yang benar.

Generasi Tidak Lengkap

Jika generasi crash selama proses denoising tapi menghasilkan file, Anda akan mendapat frame hitam dari bagian yang tidak di-decode.

Periksa konsol Anda untuk error selama generasi. Error OOM di tengah jalan meninggalkan Anda dengan hasil parsial.

Terapkan optimasi memori di atas untuk memastikan generasi selesai sepenuhnya sebelum decoding VAE dimulai.

Korupsi File Model

Download model yang corrupt menghasilkan berbagai error termasuk output hitam.

Verifikasi checksum file model cocok dengan nilai yang diharapkan. Jika tidak, download ulang.

Hunyuan Video memiliki banyak komponen. Pastikan semua file yang diperlukan ada dan cocok dengan versi yang diharapkan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah RTX 3090 cukup untuk Hunyuan Video?

Ya, dengan optimasi yang tepat. Pengaturan default membutuhkan lebih dari 24GB, tapi kuantisasi FP8 dan attention slicing membuatnya berjalan dengan nyaman. Kualitas tetap bagus meskipun optimasi diperlukan untuk kendala memori.

Berapa banyak kualitas yang hilang dengan kuantisasi FP8?

Dalam perbandingan buta, sebagian besar pengguna tidak dapat secara konsisten mengidentifikasi output FP8 versus FP16. Ada pengurangan kualitas teoritis tapi biasanya tidak terlihat dalam video aktual. Tradeoff untuk generasi stabil layak.

Mengapa generasi saya kadang bekerja tapi crash di waktu lain?

Fragmentasi VRAM menyebabkan perilaku tidak konsisten. Setelah beberapa generasi, memori menjadi terfragmentasi dan alokasi puncak gagal meskipun total memori bebas tampak cukup. Me-restart ComfyUI defragment memori.

Bisakah saya menggunakan Hunyuan Video untuk video lebih panjang di RTX 3090?

Video di atas 4 detik menjadi menantang di 24GB. Anda dapat menghasilkan konten lebih panjang dengan menggunakan resolusi 540p dan optimasi agresif, tapi kualitas menderita. Pertimbangkan menghasilkan dalam segmen dan menggabungkannya.

Haruskah saya upgrade ke RTX 4090 untuk Hunyuan Video?

Jika Anda sering menghasilkan video dan menginginkan pengaturan kualitas lebih tinggi, ya. 24GB 4090 menjalankan Hunyuan lebih nyaman karena bandwidth lebih baik, dan Anda dapat menggunakan resolusi lebih tinggi. Tapi 3090 bekerja baik dengan optimasi untuk penggunaan sesekali.

Apakah undervolting membantu dengan crash?

Undervolting meningkatkan headroom thermal yang dapat membantu dengan crash terkait throttling. Ini tidak akan menyelesaikan error OOM sejati tapi dapat meningkatkan stabilitas jika kartu Anda berjalan panas. Test dengan hati-hati karena undervolting berlebihan menyebabkan crash berbeda.

Mengapa saya mendapat error tentang CUDA kehabisan memori selama encoding?

Text encoding memicu memori secara singkat. Aktifkan text encoder CPU offloading atau bersihkan VRAM sebelum memulai. Jika encoding gagal, generasi utama tidak dapat dimulai terlepas dari optimasi lain.

Apakah ada masalah spesifik Windows dengan Hunyuan Video?

Windows umumnya bekerja baik tapi pastikan memori virtual Anda dikonfigurasi dengan benar dan penggunaan GPU background diminimalkan. Linux mungkin memiliki keuntungan stabilitas sedikit karena manajemen memori CUDA lebih baik tapi Windows bekerja baik untuk sebagian besar pengguna.

Berapa lama generasi video seharusnya di RTX 3090?

Video 3 detik 540p dengan model FP8 memakan waktu sekitar 6-10 menit di RTX 3090. Durasi lebih panjang dan resolusi lebih tinggi meningkatkan waktu secara signifikan. Generasi lambat karena kebutuhan pemrosesan temporal.

Bisakah saya menjalankan Hunyuan Video bersamaan dengan model lain di ComfyUI?

Tidak direkomendasikan di kartu 24GB. Hunyuan membutuhkan sebagian besar VRAM Anda bahkan dengan optimasi. Muat secara eksklusif, hasilkan video Anda, kemudian unload sebelum bekerja dengan model lain.

Kesimpulan dan Ringkasan Optimasi

RTX 3090 dapat menghasilkan output Hunyuan Video berkualitas dengan konfigurasi yang tepat. 24GB VRAM secara teknis cukup, Anda hanya perlu mengelola penggunaan memori puncak melalui kuantisasi dan slicing.

Mulai dengan kuantisasi FP8, attention slicing maksimum, CPU offloading, dan parameter video sederhana. Verifikasi operasi stabil sebelum meningkatkan pengaturan. Pantau suhu untuk memastikan kartu Anda tidak throttling.

Jika crash berlanjut setelah menerapkan semua optimasi, selidiki driver, pendinginan, dan penggunaan VRAM yang bersaing. Sebagian besar masalah teratasi dengan pemeriksaan sistematis ini.

Setup 3090 yang dioptimalkan menghasilkan kualitas video yang sangat baik meskipun bekerja dekat batas hardware. Generasi memakan waktu lebih lama dari yang akan di kartu VRAM lebih tinggi, tapi hasilnya sama.

Untuk pengguna yang lebih menyukai stabilitas terjamin tanpa kompleksitas konfigurasi, Apatero.com menawarkan generasi Hunyuan Video melalui infrastruktur yang dikelola secara profesional. Anda mendapatkan output video yang andal tanpa berjuang dengan batas memori atau troubleshoot crash di hardware lokal Anda.

Dengan kesabaran dan pengaturan yang tepat, RTX 3090 Anda menangani Hunyuan Video dengan baik. Terapkan optimasi ini dan nikmati generasi video AI tanpa frustrasi crash konstan.