ComfyUI-MultiGPU

一键扩展显存，多卡并行跑大模型，低配也能生成高清视频。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 89 🐛 待处理 45 👀 关注 14 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 995

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，基于GPL-3.0许可证，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

项目预览

ComfyUI-MultiGPU 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成

开发团队pollockjj

GitHubhttps://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，基于GPL-3.0许可证，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议GPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型comfyui,comfyui-nodes,comfyui-workflow,ggml,gguf-models,pytorch,stable-diffusion,unet-pytorch,wanvideowrapper

GitHub 星标★ 995

上线时间2024-12-18 00:00:00

代码更新2026-09-20

仓库体积23.8 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

ComfyUI-MultiGPU 是一个为 ComfyUI 设计的自定义节点，主要解决单卡显存不足和 MultiGPU 利用问题。它通过一键式“虚拟 VRAM”功能，将 UNet 和 CLIP 的层数据卸载到 DRAM 或其他 GPU 的 VRAM 中，实现 Block Swap 管理，从而最大化可用显存空间，让用户能在低显存或单卡环境下运行更大的模型。核心能力包括：支持任意 UNet/CLIP 加载器的显存扩展；在 WanVideoWrapper 中集成多 GPU 并行，将不同组件（UNet、CLIP、VAE）直接加载到指定设备；基于 GGML/GGUF 模型格式优化层交换效率。项目处于早期阶段，但已具备实用价值，尤其适合显存受限的视频生成和图像生成工作流。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 995

技术标签

comfyui comfyui-nodes comfyui-workflow ggml pytorch

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 15 分钟部署方式：库/依赖 3 步

环境要求

已安装 ComfyUI
多 GPU 或希望用 DRAM 扩展显存的环境
Python 环境

安装与启动步骤

1安装自定义节点

克隆到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录。
```
git clone https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU.git
```
2安装依赖并重启

安装所需依赖后重启 ComfyUI。
3启用虚拟显存

在节点中开启“虚拟 VRAM”/Block Swap，将 UNet/CLIP 层卸载到其它 GPU 或内存。