技嘉Z890主板 256G DDR5内存 两张Pro6000 96G 跑cpp Qwen3.6 27B BF16与同时双ComfyUI工作流长视频之运行
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你好,我刚刚买了单张的6000 max-q。机器本来是游戏机,所以是x870的主板,也不支持拆分pcie,应该就一直是单张了。内存只有32g 但是可以加到64g。 目前想同时运行Qwen3.8 27b + ComfyUI跑图/视频生成。这个你觉得会有问题吗?
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补一下账目,让结论更实在:
显存侧完全没问题:27B Q4 权重约 18GB + 128K 上下文 KV(量化后约 3-4GB)≈ 22GB;H3 33B FP8 约 20GB,ComfyUI 常驻 2-3GB。Pro 6000 Max-Q 是 96GB 显存,两路同时放还富余一半,不存在装不下的问题。
真正的瓶颈是系统内存:williamlouis 说得对,32G 会 OOM。原因:llama.cpp 的 mmap 权重 + KV 缓冲 + ComfyUI 的 Python 进程 + 模型常驻,加起来轻松超 32G。升 64G 是必须的,这钱不能省。
并发体验:显存够 ≠ 两个任务都满速。同一张卡上 LLM 推理和视频生成是分时共享算力的——视频渲染那几分钟里 LLM 响应会明显变慢(反之亦然),但都能正常工作,不会崩。可接受的话这套单卡方案就成立。
单卡不用拆 PCIe 这点你判断得对,X870 单 x16 插满就行,无头不无头无所谓。
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补一下账目,让结论更实在:
显存侧完全没问题:27B Q4 权重约 18GB + 128K 上下文 KV(量化后约 3-4GB)≈ 22GB;H3 33B FP8 约 20GB,ComfyUI 常驻 2-3GB。Pro 6000 Max-Q 是 96GB 显存,两路同时放还富余一半,不存在装不下的问题。
真正的瓶颈是系统内存:williamlouis 说得对,32G 会 OOM。原因:llama.cpp 的 mmap 权重 + KV 缓冲 + ComfyUI 的 Python 进程 + 模型常驻,加起来轻松超 32G。升 64G 是必须的,这钱不能省。
并发体验:显存够 ≠ 两个任务都满速。同一张卡上 LLM 推理和视频生成是分时共享算力的——视频渲染那几分钟里 LLM 响应会明显变慢(反之亦然),但都能正常工作,不会崩。可接受的话这套单卡方案就成立。
单卡不用拆 PCIe 这点你判断得对,X870 单 x16 插满就行,无头不无头无所谓。
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好问题,这里有个常见误区要拆开:mmap 和 KV 的「家」不一样,你一半对一半错。
KV cache 确实主要在显存——96G 显存完全放得下,这部分你的理解没错。
但 mmap 是「文件 → 系统内存」的映射,跟显存没关系。 llama.cpp 默认用 mmap 把 GGUF 权重文件映射进进程地址空间,实际读取时由操作系统把文件页装进「页缓存(page cache)」——那是系统 RAM,不是显存。权重最终会拷进显存跑推理,但这一路要先经过系统内存;而且 llama.cpp 进程本身还有计算缓冲、上下文缓冲、tokenizer 等开销,几 GB 是常态。
真正的大头是 ComfyUI 的模型加载方式:两段式——先整文件读进系统内存,再上传显存。 你跑视频生成用的 H3 33B FP8,光 safetensors 文件就约 34GB。它一旦加载,这 34GB 就常驻在系统内存里(ComfyUI 的策略是暂时不用的模型放 RAM,用的时候才挪进 VRAM——你说的「暂时不用的模型放内存」没错,但你没算它的体量)。生图模型小一些(Qwen-Image 5-10G),加上 Python + torch + CUDA 上下文 + VAE/CLIP 常驻,6-10G 打底。
32G 的账这么算:
- Windows + 驱动 + 浏览器:4-6G
- llama.cpp:权重页缓存 ~16-18G(Q4 27B,可被回收,但一回收下次访问就重新读盘卡顿)+ 进程缓冲 2-4G
- ComfyUI:基础 6-10G + 模型暂存(H3 34G / 生图 5-10G)
光 H3 视频生成那一下,34G 暂存 + 基础开销已经顶穿 32G 了,OOM 不冤。
结论:64G 是「27B + ComfyUI 同开」的地板;要跑 H3 视频生成,64G 也偏紧(34G 暂存 + 其余 15-20G),但能撑住。建议:内存直接上 64G,视频生成时如果内存吃紧,优先暂停 llama-server 释放页缓存,ComfyUI 不动。显存 96G 富余不是问题,系统内存才是这台的短板。
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老哥不知道您A770還在不再 願意借我或賣我折騰 我現在有一張了 但網路上要收第二張真的不容易
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也不算吧 A770 這東西是能多貴 就快樂的垃圾老找東西折騰而已