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。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。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。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
入力
| パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 |
|---|---|---|---|---|
model | 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。 | MODEL | はい | なし |
max_gpus | 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。 | INT | はい | 最小: 1 ステップ: 1 デフォルト: 2 |
出力
| 出力名 | 説明 | データ型 |
|---|---|---|
MODEL | MultiGPU 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。 | MODEL |
ノード配置とワークフローの注意
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。
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。
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。
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）このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集
Source fingerprint (SHA-256):
7293ee785e29aea9a1a70a10444b99e89fb23c866505628ec57c209a2b8aaee0