晨涧云文档
首页
目录
- GPU算力租用流程
- Ubuntu查看显卡GPU利用率
- Ubuntu系统安装CUDA Toolkit + Cudnn
- Ubuntu NVIDIA显卡驱动安装
- Ubuntu用户界面入门
- Windows jupter notebook 的使用
- Windows 安装SSH Server
- windows查看显卡GPU利用率
- Ubuntu镜像
- Windows镜像
- CentOS镜像
- 深度学习 - Ubuntu
- 深度学习 - Windows
- 云计算 - Ubuntu
- 云计算 - Windows
- ComfyUI - Ubuntu
- LLaMA Factory - Ubuntu
- Stable Diffusion - Ubuntu
- Ubuntu 命令行使用
- ComfyUI - Windows
- LLaMA Factory - Windows
- Stable Diffusion - Windows
- 秋叶Stable Diffusion - Windows
- Ollama DeepSeek - Windows
- Ollama DeepSeek - Ubuntu
- 【模型】Ollama + Open WebUI - Ubuntu
- 【语音】 Whisper 语音转文本 - Ubuntu
- Chatbox - Windows
- Ubuntu系统安装远程连接工具
- Windows登录方式
- 常用操作
- 学术资源加速
- 文件传输
- WebUI使用
- 服务端口配置
- SSH隧道映射端口
- VSCode连接到云主机
- conda 安装虚拟环境
- 选择Conda虚拟环境
- 晨涧云概览
- 晨涧云简介
- 名词术语
- 安装tensorflow
- 安装显卡驱动
- huggingface下载模型
- 连接失败处理
- 促销活动
- Miniconda3 容器镜像
- PyTorch 容器镜像
- TensorFlow 容器镜像
- GROMACS 容器镜像
- ComfyUI 容器镜像
- Matlab - Windows
- YOLO 容器镜像
- LLaMA-Factory 容器镜像
- Wan-ComfyUI 容器镜像
- Stable-Diffusion 容器镜像
- vLLM 容器镜像
- LAMMPS 容器镜像
- Ollama 容器镜像
- Flux-ComfyUI 容器镜像
- ComfyUI应用
- Wan2.2文生视频显卡性能测试
- 深度学习场景
- 基于ResNet-50模型的显卡性能测试
- 大语言模型场景
- 使用vLLM测试大模型推理场景的显卡性能
- 晨涧云产品重磅升级:云容器按量计费+控制台实例管理全新改版,重塑AI开发效率与成本体验
- Qwen-ComfyUI 容器镜像
- 晨涧云平台手册
- Windows操作
- GPU算力操作流程
- 云容器租用流程
- 系统预装环境
- Ubuntu操作
- 云容器控制台使用
- 云主机控制台使用
- JupyterLab使用
- 云主机镜像中心
- 云容器百度网盘使用
- 新容器镜像来了!宝藏镜像库+秒级部署,GPU直接8折!
- 云容器
- 【双十一显卡狂欢】🔥NVIDIA 3090/3080 史低八折!性能猛兽,价格温柔!
- 云容器按小时计费
- 技术相关
- 云容器镜像
- 应用场景
- 晨涧云新老用户专享福利
- 微信登录立享6元优惠券
- 开学季|3090显卡专属福利🎯(2025年9月)
Wan2.2文生视频显卡性能测试
晨涧云AI算力租赁平台支持ComfyUI Wan2.2的云容器镜像。Wan 2.2(通义万相2.2)是最近非常火的文生视频的大模型。
ComfyUI支持各种模型应用,提供了预置的一些工作流的模板,用户也可以自己创建工作流,或者导入已有的工作流。最新版ComfyUI的预置模板里面已经包含了多个Wan2.2模型的应用:
这里基于ComfyUI的预置工作流模板来测试Wan2.2的模型在3090和4090两张显卡下文生视频的效率。
在 云容器 租用 Wan-ComfyUI 镜像分别创建 3090 和 4090 的显卡实例进行测试。
选择工作流
这里我们选择Wan2.2预置的第一个模板 Wan2.2 14B T2V 测试14B模型的文生视频应用。打开后工作流是长这样的:

点击 「运行」,会生成一个5秒的视频,然后我们写一个Python脚本来调用ComfyUI的API,通过工作流自动生成视频,并通过多次调用取平均的方式来统计比较3090和4090执行性能的差异,以及对显卡资源的占用情况。
3090测试

4090测试

测试结果解释
3090和4090两张显卡的显存使用和GPU利用率都比较接近;3090生成5秒视频的平均耗时在142秒左右,4090的平均耗时在59秒左右,4090生成视频的速度是3090的2.4倍。