개요
MultiGPU CFG Split 노드는 같은 컴퓨터에 설치된 여러 GPU가 확산 샘플링을 함께 처리할 수 있게 해줍니다. 실제 속도 향상은 워크플로에 따라 다르지만, 일반적인 워크플로에서는 최대 약 1.95배까지 빨라진 사례가 확인되었습니다.핵심 정보
서로 다른 종류의 GPU를 섞어 사용하는 것은 지원되지 않습니다. 설치된 GPU는 같은 종류여야 하며, 예를 들어 2 x 5090 또는 2 x 5080 같은 구성이어야 합니다. ComfyUI는 시작할 때 시스템에 설치된 여러 GPU를 자동으로 감지합니다.지원 GPU
Ampere 이상 아키텍처를 사용하는 동일한 듀얼 GPU 구성이라면 지원됩니다. 예를 들면 2 x 3090 또는 2 x RTX6000 Pro입니다.지원 모델
- 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
입력
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
model | 샘플링 전에 MultiGPU CFG 분할용으로 준비할 모델입니다. | MODEL | 예 | 해당 없음 |
max_gpus | 부하 분산에 사용할 동일 GPU의 최대 수입니다. 보통 시스템에 설치된 같은 종류의 GPU 개수에 맞춰 설정합니다. | INT | 예 | 최소: 1 단계: 1 기본값: 2 |
출력
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
MODEL | MultiGPU CFG 분할용으로 준비되어, 바로 가속 샘플링에 사용할 수 있는 모델입니다. | MODEL |
노드 배치와 워크플로 참고사항
max_gpus 값은 시스템에 설치된 동일 GPU의 최대 개수로 설정해야 합니다.
노드 배치 위치: MultiGPU CFG Split은 Model Load 노드와 Sampling 노드 사이에 배치해야 합니다. Model Load 노드의 모델 출력이 다른 노드에도 연결되어 있다면, Sampling 노드로 들어가기 직전의 마지막 노드로 MultiGPU CFG Split을 두어야 합니다.
멀티 GPU 사용 확인 방법
MultiGPU CFG Split을 켠 워크플로를 실행할 때는 Windows 작업 관리자를 열고 성능 항목을 선택해 보세요.
워크플로에서 샘플러가 실행되는 동안 설치된 두 GPU 모두에 활동이 보이면 정상입니다.
예시 멀티 GPU 워크플로 (Wan 2.2 FP8)
예시 워크플로 (Wan 2.2 FP8)이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! GitHub에서 편집
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