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ComfyUI云GPU怎么选：FLUX.2 与视频生成下，RTX 5090 与 H100 的显存、带宽与每张图成本账
2026 年，FLUX.2（32B 参数的 DiT 模型）和 Wan 2.1/2.2、HunyuanVideo 等视频生成模型已经全面进入 ComfyUI 生产工作流。这时候再讨论 ComfyUI云GPU 怎么选，问题已经不再是“哪张卡算力最强”，而是“在同样的工作流下，32GB 显存的 RTX 5090 够不够用？比 H100 慢多少？每张图、每段视频的实际成本差多少？什么时候必须上 80GB 显存卡？”本文就用事实包中的测试数据，把显存、带宽和成本这三笔账算清楚。一、ComfyUI 云 GPU 选型的变量变了：FLUX.2 与视频模型带来的双重压力过去以 SDXL 为主的图像工作流，显存压力主要集中在单图峰值。但 FLUX.2 和视频模型改变了游戏规则：一方面，FLUX.2 为 32B 参数 DiT 模型，权重常驻规模明显高于早期 SD 系列；另一方面，视频生成需要在时间维度上处理大量中间张量，显存峰值很容易突破 32GB。根据 2026 年 3 月至 7 月的测试口径，RTX 5090（1,792 GB/s GDDR7，32GB VRAM）在 ComfyUI 图像与视频扩散推理中，吞吐量可达到 H100 PCIe（2,000 GB/s HBM2e，80GB VRAM）的 89% 左右，而按量租赁成本仅为后者的约 38%（$0.76/小时 vs $2.01/小时）。以上为 2026 年 3–7 月一组 ComfyUI 扩散推理测试口径下的对照数据（RTX 5090 vs H100 PCIe），非普适结论，随工作流与计费方案变化。这意味着，ComfyUI 云 GPU 的选型指标已经从严苛的“显存越大越好”转向“带宽与显存驻留的平衡”。二、拆一条 ComfyUI 节点图的显存账：权重、VAE、ControlNet 与中间张量各吃多少要判断 32GB 显存是否够用，得先把一张图或一段视频跑起来时显存被谁占用的账算清楚。以下显存拆解基于 2025 年–2026 年 3 月的 ComfyUI 视频工作流测试口径（Wan 2.1/2.2 14B、720p 未量化），实际占用随分辨率、帧数与量化精度变化。一条典型的 ComfyUI 工作流，显存消耗主要来自四部分：模型权重常驻：FLUX.2 这类 32B 参数 DiT 模型，权重需常驻显存，FP8/GGUF 量化可降低常驻与峰值占用（本文不给出具体权重显存数字，因公开测试口径未覆盖）。VAE 编解码峰值：VAE 在编码输入或解码输出时，会创建高分辨率中间张量，这一瞬间的显存峰值常常是 OOM 的元凶。峰值随输出分辨率与序列长度上升，是否超过 32GB 需以实测峰值显存判断。ControlNet/LoRA 常驻：每增加一路 ControlNet/LoRA 都会抬高常驻显存，具体增量需以自己工作流的显存监控读数为准。生产工作流常用多个控制工具，这部分累积量不容小觑。视频序列的中间张量：视频模型（如 Wan 2.1/2.2 14B）在推理时，需要对每一帧的隐空间表示做处理。在 720p 分辨率下，未量化推理的峰值显存需求高达 65GB–80GB，这是 32GB 显卡无法承载的。即使使用 Temporal Tiling（时域分块）降低峰值，分块后的中间张量依然可能超过 32GB，尤其当帧数较长时。所以，对 FLUX.2 单图生成或中短序列视频，借助 FP8/GGUF 量化和 Temporal Tiling，32GB 显存是可以跑的；但对 14B 视频模型在 720p 长序列下的未量化推理，80GB 显存是硬门槛。三、带宽—吞吐—价格三角：89% 的吞吐与 38% 的成本到底意味着什么扩散模型的每一步迭代都高度依赖显存带宽——无论是读取模型权重，还是读写中间张量。RTX 5090 的 1,792 GB/s 与 H100 PCIe 的 2,000 GB/s 相差约 10%，因此理论带宽比约为 89.6%，而实测吞吐比恰好为 89% 左右。89.6% 的理论带宽比与 89% 的实测吞吐比接近，可作为“该测试口径下扩散步进以带宽敏感为主”的旁证；这是基于两个数值的推断，并非测试方给出的结论，且不代表所有节点图（含 VAE 解码、大量 CPU 侧节点的工作流）都成立。单看单位时间性能，RTX 5090 略逊于 H100；但把成本放进来，结论就完全不同。按量租赁价格 RTX 5090 约为 H100 的 38%，但吞吐达到后者的 89%，因此单位成本性能（即每美元获得的吞吐）反而高出约 2.34 倍（89% ÷ 38% ≈ 2.34，按给定比例计算，不含加载与空转时间）。换句话说，如果任务能被 32GB 显存容纳，RTX 5090 在性价比上具有压倒性优势。卡型显存带宽吞吐比按量成本比适配场景RTX 509032GB GDDR71,792 GB/s89%38%图像生成、中短视频（量化/分块后可运行）H100 PCIe80GB HBM2e2,000 GB/s100%100%高分辨率长视频、多模型并发、未量化大模型四、把“每小时单价”换算成“每张图/每段视频成本”：一套可复用的算法选型时不能只看每小时单价，更合理的指标是“每张图/每段视频成本”。计算公式很简单：单图成本 = 每小时单价 ÷ (3600 ÷ 单图耗时)但要注意，不能只算稳态生成耗时，还应把以下时间计入分母：模型加载时间（每次启动工作流都会发生，尤其频繁切换模型时）队列空转时间（实例闲置但仍在计费）失败重试时间（OOM 后重启）降分辨率重跑时间（显存不足时降低分辨率，导致画质下降后重跑）基于前面提到的事实，我们做一个示例推算，注意这是基于比例的推算，并非实测数据：假设某工作流在 H100 上单次生成图像耗时 2 秒，那么每小时可生成 1800 张，每张成本约 $2.01/1800 = $0.00112；RTX 5090 的吞吐为 H100 的 89%，则单次耗时约 2.25 秒，每小时 1600 张，每张成本约 $0.76/1600 = $0.000475。显然，RTX 5090 的每张图成本远低于 H100。但若工作流因显存不足而需要降低分辨率或分段处理，导致耗时显著增加，则成本优势可能被抵消。同理，每段视频成本 = 每小时单价 × 单段总耗时 / 3600。假设某视频工作流在 H100 上单段耗时 60 秒（其中包含模型加载和空转），则每段成本约 $2.01 × 60/3600 = $0.0335；RTX 5090 上耗时按 89% 吞吐折算约为 67.4 秒，每段成本约 $0.76 × 67.4/3600 = $0.0142。但若计入一次 OOM 重试（假设重试耗时占稳态耗时的 10%），则有效成本会上升：H100 实际成本约 $0.0369，RTX 5090 约 $0.0156。以上为基于上述比例与假设开销的推算，非实测。因此，读者应用自己的实际工作流耗时替换示例数字，才能得到真正的对比结论。五、什么时候 80GB 显存不可替代：高分辨率长视频、多模型常驻与并发队列尽管 RTX 5090 性价比突出，但存在三类场景下 80GB 显存不可替代，或者说是必需的选择：14B 级视频模型在高分辨率长序列下的未量化推理：如前所述，720p 未量化推理需要 65GB–80GB 显存，这已经超出了 32GB 的上限。虽然通过 Temporal Tiling 和量化可以降低峰值，但事实口径只覆盖 720p 未量化推理（65GB–80GB）；1080p 或更长序列的显存需求高于该区间是合理推断，但缺少公开实测数据，请以自测峰值显存为准。多模型同时常驻：生产环境可能需要同时加载基础模型、多个 LoRA、ControlNet 以及 VAE 副本，这些常驻显存累加起来很容易超过 32GB。尤其在需要快速切换任务的队列场景中，频繁加载/卸载模型会降低效率，不如直接上 80GB 卡把模型都驻留在显存里。并发批处理队列：AIGC 团队往往需要同时处理多个任务，每个任务可能包含多个图或视频。虽然可以通过时间分片降低峰值，但并发数增加时，总显存需求会随并发批量上升而增长（增幅取决于是否共享权重与中间张量复用），80GB 能提供更大的灵活性。值得注意的是，量化（FP8/GGUF）和 Temporal Tiling 能把部分视频生成场景拉回 32GB，但无法将所有场景都拉回——尤其是长序列、高分辨率、多控制工具叠加时，80GB 仍然是必须的。因此，不要试图用 RTX 5090 完全替代 H100，而是根据具体任务边界做选择。六、用按量资源做一次同工作流跨卡型实测对照理论计算最终要靠实测验证。建议用按量计费的云 GPU 资源，对同一条 ComfyUI 工作流在不同卡型上各跑一轮，记录以下数据：首次加载耗时（模型 + VAE 加载）稳态单图/单视频耗时（多次运行取均值）峰值显存（通过监控工具观察）失败率（OOM 或超时次数）然后，用这些数据反推每图/每段视频成本，再决定长期卡型。NexGPU 作为 GPU 云算力与 AI 服务器租用平台，提供多种 GPU 服务器型号选择、按量使用与即开即用的预制模型和应用模板，可用于把同一份工作流 JSON 在不同卡型上各跑一轮；具体可用型号以平台实际页面为准。这样，最终选型就不是看广告或评测，而是基于自己工作流的真实成本。七、ComfyUI云GPU 选型检查清单与常见踩坑最后，给出一个实用检查清单，帮你避开常见坑：显存溢出的定位顺序：先看是否 VAE 解码峰值过高（可尝试分块解码），再看视频序列长度是否过大（尝试 Temporal Tiling），最后检查常驻节点是否过多（如多余 ControlNet）。若峰值显存持续 >90% 即视为需降序列长度或减少常驻节点。模型反复加载导致的成本虚高：如果工作流频繁切换模型，模型加载时间占比高，代价是显存换时间——用 80GB 卡常驻模型可能更划算。若模型加载时间占单任务总耗时超过 20%，建议考虑常驻方案。队列空转与实例闲置计费：按量实例在任务间隙依然计费，考虑使用自动休眠或提前关闭。若闲置时间超过总时长的 10%，应启用自动休眠。量化精度与画质取舍：FP8/GGUF 能显著降低显存需求，但可能影响画质。在可接受范围内使用，并测试不同精度下的输出。建议对同一工作流分别在 FP8 和 FP16 下跑一次，对比画质与耗时。按每图成本而非每小时单价做决策：如第四节所示，每小时单价高不一定每图成本高，关键是吞吐和显存适配。用“单图成本=每小时单价÷(3600÷单图耗时)”计算，并计入加载和空转。总之，ComfyUI云GPU 选型不再是一场算力军备竞赛，而是显存、带宽与成本的平衡艺术。建议你先用最具代表性的工作流，在按量资源上做一次跨卡型对照实测，拿到自己的每图/每段视频成本后再做长期采购决策。如需快速起步，可从平台的预制模型与应用模板环境开始验证。