NexGPU-算力租赁,GPU服务器,GPU云算力,AI服务器租用-新闻博客 - FLUX.2
type: channel
link: https://nexgpu.net/blog/index.php/tag/FLUX-2/
items: 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

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
type: item
date: 2026-08-03T20:11:44+08:00
description: 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 509…