AI算力
大显存还是强核心?ComfyUI 工作流下的显卡性能真实对比
基于 ComfyUI 官方图生视频工作流,对 RTX 4090(24GB / 48GB)、RTX 5090 32GB 以及 RTX Pro 6000 96GB 进行了系统测试。结果显示,大显存在低分辨率下能有效弥补算力差距,而在高分辨率场景中,核心架构与显存带宽的优势开始主导性能表现。显存容量与核心性能并非对立,而是取决于具体工作流需求。
GPU显卡资源,英伟达(NVIDIA)最新的H100、H200、B200以及普遍使用的RTX 4090、RTX 3090、A100等;算力基础设施、算力租赁与云服务,AI专用实例、算力集群服务、定价策略等;算力性能基准测试,性能排行榜,及一些在特定场景下最适合的GPU选型等。
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基于 ComfyUI 官方图生视频工作流,对 RTX 4090(24GB / 48GB)、RTX 5090 32GB 以及 RTX Pro 6000 96GB 进行了系统测试。结果显示,大显存在低分辨率下能有效弥补算力差距,而在高分辨率场景中,核心架构与显存带宽的优势开始主导性能表现。显存容量与核心性能并非对立,而是取决于具体工作流需求。
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很多团队在算力租赁上花了高端 GPU 的钱,却只跑出不到 30% 的利用率。问题往往不在模型,而在选型、计费方式和调度策略。本文结合真实案例,梳理了算力租赁中最常见的三个坑,并给出碎片化计费、动态扩容和任务优先级管理等实用优化方法,帮助团队显著提升 GPU 利用率并降低成本。