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。

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。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 985
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队pollockjj
所属国家
官网地址
定价模式free
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
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★ 985
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-18 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 一键式虚拟 VRAM,无需手动配置即可扩展显存容量,显著降低大模型运行门槛
  • 支持多 GPU 并行,可将 UNet/CLIP/VAE 等组件分配到不同设备,提升吞吐
  • 基于 GGML/GGUF 的层交换机制,卸载效率高,且兼容 WanVideoWrapper 生态

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚不完善,配置复杂时可能缺乏指引
  • 依赖特定模型格式(GGML/GGUF),对非此格式的模型支持有限

适用场景

  • 单卡显存不足时运行大型文生图或视频模型(如 WanVideo)
  • 多 GPU 工作站中分配不同模型组件到不同卡,平衡负载
  • 在低显存消费级显卡上尝试高分辨率生成或长视频生成

替代项目

ComfyUI-BitTorrent、ComfyUI-GGUF、ComfyUI-MultiGPU

项目介绍

ComfyUI-MultiGPU 是开发框架领域的开源项目,由 pollockjj 开发,2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(985)位列前 30%,在开发框架分类中处于中上游。

近 42 天,它的 GitHub 星标从 949 增加到 985,净增 36。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-21。基于GPL-3.0许可证,可自由使用、修改和分发,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:单卡显存不足时运行大型文生图或视频模型(如WanVideo)。同类可对比的替代方案包括 ComfyUI-BitTorrent、ComfyUI-GGUF、ComfyUI-MultiGPU。

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