VRAM优化标志详解 - ComfyUI和AI生成指南

ComfyUI和AI生成工具有数十个VRAM优化标志和设置。您见过--lowvram、注意力切片、FP16和CPU卸载等术语，但不确定它们实际做什么或应该使用哪个。理解这些标志有助于您在特定硬件上最大化性能。

快速回答： VRAM优化标志通过降低精度FP16和BF16、注意力计算模式和CPU卸载等技术控制模型如何使用GPU内存。关键标志包括用于自动激进优化的--lowvram、将所有内容保留在GPU上的--gpu-only、xFormers或SageAttention等注意力模式，以及平衡质量与内存的精度标志。根据您的VRAM量和生成需求选择标志。

VRAM是本地AI生成的主要限制。理解优化标志可让您运行否则会超出硬件的模型，或从勉强适合的模型获得更好的性能。让我们揭开每个主要优化类别的神秘面纱。

精度标志做什么？

精度设置控制数字的存储方式，直接影响内存和质量。

FP32全精度

FP32每个数字使用32位。这提供最大数值精度，但使用最多内存。

模型权重、激活和梯度在FP32中各占4字节。

几乎没有AI生成实际需要FP32。它是某些工具的默认值，但很少是最优的。

FP16半精度

FP16每个数字使用16位，相比FP32将内存减半。

质量影响通常对推理不可感知。生成看起来相同。

由于有限的动态范围，FP16可能对非常大或小的数字有问题。这对训练比推理更重要。

大多数生成工具默认使用FP16。它经过良好测试且可靠。

BF16脑浮点

BF16也使用16位，但指数和尾数之间的分配不同。

它与FP32具有相同的动态范围，但精度较低。这比FP16更好地处理训练。

需要Ampere或更新的GPU。RTX 30系列及以上原生支持BF16。

对于推理，BF16和FP16产生类似的结果。BF16对训练有优势。

FP8和INT8

较新的GPU支持特定操作的更低精度格式。

FP8使用8位，比FP16额外减少50%的内存。质量影响各异。

INT8量化主要用于推理优化。模型需要量化感知准备。

当质量权衡可接受时，这些格式对于运行更大模型或实现更高吞吐量很有用。

选择精度

对于大多数用户，FP16或BF16提供最佳平衡。FP32内存的一半，无可感知的质量损失。

当您需要容纳更大模型或运行更快，并且可以接受潜在质量降低时使用FP8。

仅当您看到较低精度的数值伪影时使用FP32，这很少见。

注意力模式如何影响内存？

注意力计算是内存密集型的，从优化中受益匪浅。

标准注意力

默认PyTorch注意力一次计算完整的注意力矩阵。

内存使用与序列长度呈二次方增长。高分辨率图像有长序列。

这可以工作，但留下大量优化潜力未使用。

xFormers内存高效注意力

xFormers以块而不是一次全部实现注意力。

内存使用变为几乎线性而不是二次方。这使得更高分辨率成为可能。

速度通常也会提高，因为内存效率有助于GPU利用率。

xFormers必须单独安装。它得到广泛支持且经过良好测试。

Flash Attention

Flash Attention融合注意力操作以最小化内存传输。

它比标准注意力更快，内存效率更高。

需要Ampere或更新的GPU。并非所有工具都支持它。

SageAttention

SageAttention使用自定义Triton内核进行注意力。

性能通常比xFormers更好，具有类似的内存收益。

需要Triton安装，可能需要为您的GPU编译。

注意力切片

注意力切片按顺序以小批次处理注意力。

大幅减少内存，但显著减慢生成。

当其他注意力优化不够时作为最后手段使用。

选择注意力模式

如果您的设置支持，首先尝试SageAttention或Flash Attention。最佳性能和内存。

回退到xFormers以获得广泛兼容性和良好结果。

仅当您无法使用任何高效注意力模式运行时才使用注意力切片。

模型卸载做什么？

卸载将模型组件移至CPU以释放GPU内存。

完整模型卸载

通过激进卸载，只有活动计算的模型部分保留在GPU上。

组件根据需要在CPU和GPU之间移动。这大幅减少VRAM使用。

速度明显下降，因为CPU到GPU的传输很慢。

文本编码器卸载

文本编码器只在生成开始时需要用于编码您的提示。

编码后将它们卸载到CPU可为主扩散过程释放内存。

速度影响很小，因为编码只占总时间的一小部分。

VAE卸载

VAE在生成结束时将潜变量解码为图像。

在扩散期间卸载VAE可为主模型释放内存。

VAE在结束时重新加载用于解码，增加少量时间开销。

顺序卸载

顺序卸载在计算期间一次将模型层移至GPU。

每层加载、计算然后卸载。需要最小GPU内存。

极慢，但允许在非常小的GPU上运行非常大的模型。

何时使用卸载

文本编码器卸载对速度影响最小，有值得的内存节省。默认使用。

VAE卸载在VAE与主模型竞争内存时有帮助。适合有限的VRAM。

完整卸载是当没有其他东西适合时的最后手段。接受慢速生成以获得运行能力。

什么是低VRAM模式？

为内存受限系统预配置的优化组合。

--lowvram标志

启用包括注意力切片和卸载的激进优化组合。

为具有4-8GB VRAM的GPU设计。使否则无法运行的模型能够运行。

速度显著降低，但生成是可能的。

--medvram标志

为8-12GB GPU的中等优化。

比lowvram不那么激进，速度更好。

当您的GPU对模型来说是边界时的良好起点。

--gpu-only标志

与lowvram相反。无卸载地将所有内容保留在GPU上。

最大速度，但需要足够的VRAM。

当您有足够的VRAM并想要最快生成时使用。

自动检测

一些工具自动检测VRAM并应用适当的标志。

这通常有效，但手动覆盖对特定情况可能更好。

如果自动检测导致问题，明确设置您想要的标志。

如何组合优化？

多个优化叠加以获得累积收益。

组合精度和注意力

FP16加xFormers提供两种内存减少。

这种组合是大多数设置的标准，提供良好的平衡。

添加卸载

添加文本编码器卸载以释放额外内存。

该组合处理大多数消费级GPU上的大多数模型。

渐进升级

从最小优化开始。如果OOM，添加更多。

首先FP16，然后高效注意力，然后卸载，然后注意力切片。

找到稳定性所需的最小优化。

收益递减

一些组合提供边际额外收益。

对已经适合的模型进行非常激进的优化会浪费性能。

将优化级别与实际需求匹配。

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常见问题

8GB VRAM应该使用什么标志？

从--medvram或带有xFormers和文本编码器卸载的FP16开始。如果仍然OOM，添加VAE卸载或切换到--lowvram。

FP16影响图像质量吗？

对于推理，质量影响在几乎所有情况下都不可感知。FP16是生成的标准。

为什么我的lowvram模式生成很慢？

Lowvram使用激进卸载，每次操作都需要CPU到GPU的传输。这本质上很慢，但能够运行。

我可以一起使用多个注意力优化吗？

不能，选择一个。xFormers、Flash Attention和SageAttention是替代品而不是补充。

我应该总是使用最激进的优化吗？

不，过度优化浪费速度。使用稳定运行所需的最小优化。

生成中FP16和BF16有什么区别？

对于推理，结果类似。BF16更好地处理极端值，但两者都适合生成。

注意力切片总是有帮助吗？

它减少内存但减慢生成。仅在高效注意力模式不够时使用。

这些优化可以帮助训练吗？

是的，类似的优化适用于训练。梯度检查点对训练内存特别重要。

为什么我使用所有优化仍然OOM？

模型可能确实需要比可用更多的VRAM。尝试更小的模型或云实例。

如何知道哪个优化有帮助？

一次启用一个并检查VRAM使用。这可以识别实际有帮助的优化。

结论

VRAM优化标志让您控制内存使用和性能之间的权衡。了解每个标志做什么有助于您为硬件配置最佳设置。

对于大多数用户，带有内存高效注意力的FP16或BF16精度提供出色的结果。当您需要额外的内存节省时添加卸载。

为没有其他方法有效的情况保留注意力切片等激进优化。速度成本很高。

将您的优化级别与实际需求匹配。更多并不总是更好，因为不必要的优化浪费性能。

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