内置节点参考

MultiGPU_WorkUnits - ComfyUI Built-in Node Documentation

Complete documentation for the MultiGPU_WorkUnits node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

概述

MultiGPU CFG Split 节点可以让同一台电脑中的多张 GPU 一起参与扩散采样。实际提速会因工作流而不同,但在常见工作流中,已经测到最高约 1.95 倍的加速效果。

关键细节

不支持混用不同型号的 GPU,已安装的 GPU 必须是同类型,例如 2 张 5090,或 2 张 5080。

ComfyUI 在启动时会自动检测系统中已安装的多张 GPU。

支持的 GPU

任何使用 Ampere 及以上架构、并且由两张相同 GPU 组成的配置都可以,例如 2 x 3090 或 2 x RTX6000 Pro。

支持的模型

  • LTX-2.3
  • WAN 2.2
  • FLUX.2 Klein - Base Versions
  • Z-Image
  • Stable Diffusion 3.5 Large
  • Hunyuan Video
  • Qwen-Image-Edit-2511
  • Hunyuan-3D-v2.1
  • SDXL

输入

参数 描述 数据类型 必填 范围
model 在开始采样前,先准备为 MultiGPU CFG 拆分使用的模型。 MODEL 不适用
max_gpus 允许用于拆分负载的相同 GPU 的最大数量。通常设为系统中已安装且型号一致的 GPU 数量。 INT 最小值:1

步长:1 默认值:2 |

输出

输出名称 描述 数据类型
MODEL 已为 MultiGPU CFG 拆分准备好的模型,可直接用于加速采样。 MODEL

节点位置与工作流说明

image1.png max_gpus 应设置为系统中已安装的相同 GPU 的最大数量。

节点放置位置: MultiGPU CFG Split 需要放在模型加载节点与采样节点之间。如果模型加载节点的模型输出还连接了其他节点,那么在进入采样节点之前,MultiGPU CFG Split 应作为这条链路中的最后一个节点。

image2.png

工作流要求: 这个节点是在 CFG 这一层拆分扩散流程,因此工作流中的 CFG 必须大于 1。对于必须使用 CFG = 1 的 distilled 工作流,使用 MultiGPU CFG Split 在多张 GPU 上运行时通常不会带来明显提速。

如何确认多 GPU 正在工作

运行启用 MultiGPU CFG Split 的工作流时,可以打开 Windows 任务管理器,并切换到“性能”分类。 image3.webp image4.png 当工作流中的采样器正在运行时,你应该能看到两张已安装的 GPU 都有活动。

示例多 GPU 工作流(Wan 2.2 FP8)

示例工作流(Wan 2.2 FP8)

本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议,欢迎贡献! 在 GitHub 上编辑


Source fingerprint (SHA-256): 7293ee785e29aea9a1a70a10444b99e89fb23c866505628ec57c209a2b8aaee0

官方原文

本页来自 Comfy-Org 官方中文文档的固定版本,并转换为 xueai 静态页面。内容以官方持续更新的页面为准。

内容授权与修改

官方文档采用 GPL-3.0。本站保留许可证、固定提交号和修改说明,不代表 ComfyUI 或 Comfy-Org 对本站背书。

GPL-3.0来源和修改说明