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Documentation Index

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概要

MultiGPU CFG Split ノードは、同じPCに入っている複数のGPUで拡散サンプリングを分担できるようにします。実際の速度向上はワークフローによって変わりますが、一般的なワークフローでは最大で約1.95倍の高速化が確認されています。

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重要なポイント

異なる種類のGPUを混在させることはできません。使用するGPUは同じ型でそろっている必要があります。たとえば 2 x 5090 や 2 x 5080 のような構成です。 ComfyUI は起動時に、システムに入っている複数のGPUを自動で検出します。

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対応GPU

Ampere以降のアーキテクチャを使った、同一GPU 2枚構成に対応しています。たとえば 2 x 3090 や 2 x RTX6000 Pro です。

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対応モデル

  • 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

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入力

パラメータデータ型必須範囲説明
modelMODELはいなしサンプリング前に、MultiGPU CFG 分割用として準備するモデルです。
max_gpusINTはい最小: 1
ステップ: 1
デフォルト: 2		負荷分散に使う同一GPUの最大数です。通常は、PCに入っている同型GPUの枚数に合わせて設定します。

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出力

出力名データ型説明
MODELMODELMultiGPU CFG 分割用に準備され、すぐに高速サンプリングへ使えるモデルです。

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ノード配置とワークフローの注意

image1.png
max_gpus は、システムに入っている同型GPUの最大数に設定してください。 ノードの配置場所: MultiGPU CFG Split は、Model Load ノードと Sampling ノードの間に置く必要があります。Model Load ノードのモデル出力がほかのノードにもつながっている場合は、Sampling ノードに入る直前の最後のノードとして MultiGPU CFG Split を置いてください。 image2.png ワークフロー要件: このノードは CFG の段階で拡散処理を分割します。そのため、ワークフロー内の CFG は 1 より大きい必要があります。CFG = 1 が必要な distilled ワークフローでは、MultiGPU CFG Split を使っても複数GPUによる速度向上はほとんど期待できません。

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マルチGPU利用の確認方法

MultiGPU CFG Split を有効にしたワークフローを実行したら、Windows のタスクマネージャーを開き、パフォーマンスの項目を選んでください。
image3.png
image4.png
ワークフローのサンプラーが動いている間、2枚のGPUの両方に動きが見えれば正常です。

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サンプルのマルチGPUワークフロー（Wan 2.2 FP8）

サンプルワークフロー（Wan 2.2 FP8）
Source fingerprint (SHA-256): 7293ee785e29aea9a1a70a10444b99e89fb23c866505628ec57c209a2b8aaee0