双卡7900xtx vs 170hx vs 5090d32gb vs 4090 48gb vs 5080视频生成
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六张卡跑同一个 MiniMax-H3 视频工作流,差多少?
机群里攒了几张不同世代的卡,一直想知道同一套 H3 Ref2VA 工作流跑下来到底差多少。
花两天把 5090 / 4090 / 5080 / 170HX / 双 7900 XTX 全跑了一遍,记录冷热启动、显存、内存、功耗。
数据都是实测,不是跑分软件估算。测试条件
项目 设置 模型 minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot文本编码器 qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq加速 LoRA dmad_minimax_h3_8step_full_critic步数 8(与 LoRA 训练步数一致) 采样器 euler / simple 分辨率 1344×768(16:9,1.032 MP) ref_image_size matchComfyUI 显存策略 全部 --lowvram提示词 同一套三条(5s / 10s / 15s),带台词与音色参考 5 秒档
显卡 热启动 冷启动 显存峰值 功耗均值 RTX 5090 75 s 75 s 30.9 GB 544 W RTX 4090 88 s 98 s 42.4 GB 420 W RTX 5080 124 s 134 s 15.2 GB 353 W CMP 170HX 219 s 239 s 42.3 GB 226 W 7900 XTX ×2 (TP2) 273 s 625 s 32.5 GB 500 W 7900 XTX 单卡 490 s 717 s 17.7 GB 270 W 10 秒档
显卡 热启动 冷启动 显存峰值 功耗均值 RTX 5090 220 s 224 s 30.9 GB 555 W RTX 4090 261 s 264 s 46.5 GB 427 W RTX 5080 362 s 367 s 15.2 GB 355 W CMP 170HX 710 s 722 s 46.5 GB 235 W 7900 XTX ×2 (TP2) 812 s 1170 s 37.9 GB 502 W 7900 XTX 单卡 1441 s 1666 s 23.2 GB 271 W 15 秒档
显卡 热启动 冷启动 显存峰值 功耗均值 RTX 5090 404 s 410 s 31.0 GB 561 W RTX 4090 477 s 479 s 47.2 GB 434 W RTX 5080 665 s 670 s 15.2 GB 356 W CMP 170HX 1367 s 1371 s 50.2 GB 237 W 7900 XTX ×2 (TP2) 1460 s 1825 s 45.8 GB 502 W 7900 XTX 单卡 OOM — — — 7900 XTX:双卡 TP2 对比单卡
视频时长 单卡热启动 双卡 TP2 热启动 对比 5 秒 490 s 273 s 双卡快约 1.79 倍,耗时减少约 44% 10 秒 1441 s 812 s 双卡快约 1.77 倍,耗时减少约 44% 15 秒 OOM 1460 s 单卡显存不足,双卡可运行 5 秒档按显卡平均功耗估算,单卡约 36.8 Wh,双卡合计约 37.9 Wh:双卡节省了时间,单条显卡耗电量接近。以上为单次测量。
能效:谁最省电
显卡 5 秒耗时 功耗均值 单条耗电 RTX 4090 88 s 420 W 10.3 Wh RTX 5090 75 s 544 W 11.3 Wh RTX 5080 124 s 353 W 12.2 Wh CMP 170HX 219 s 226 W 13.7 Wh 7900 XTX 单卡 490 s 270 W 36.8 Wh 7900 XTX ×2 (TP2) 273 s 500 W 37.9 Wh 4090 单条耗电最低(10.3 Wh),但速度不是最快。
按「每瓦出片量」算,5090 和 4090 接近(速度更快但功耗高),
170HX 用 226 W 就跑完虽然慢,能耗只比 5090 高 21%,能耗表现不错。
两张 7900 XTX 的能效最差——TP2 的通信开销和单卡的软件栈低效让它们耗电是 4090 的 3.5 倍。
一个反直觉的发现:16 GB 能跑,24 GB 反而 OOM
RTX 5080 只有 16 GB,15 秒能跑完(665 s)。
7900 XTX 有 24 GB,15 秒直接
CUDA out of memory。查下来原因不是容量,是能不能动态换页:
项目 RTX 5080(16 GB 能跑) 7900 XTX(24 GB 不能跑) comfy-aimdo动态卸载
有
无20 GB 权重的处理 Staged 到系统内存,按需流式送入显存 必须全部常驻显存 显存峰值 15.21 GB(恒定满,持续换页) 23.98 GB(撑死) 系统内存参与 峰值 30.6 GB,起关键作用 不参与卸载 NVIDIA 的
comfy-aimdo把显存变成了「缓存」而不是「仓库」,所以 16 GB 够用。AMD ROCm 缺这套机制,24 GB 是必须同时装下权重 + 激活的硬门槛。
试过但无效的修法:
PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF=expandable_segments:True碎片从 5.57 GB 降到 2.27 GB(确实生效),但总占用涨到 21.26 GB,还是差 1.19 GB。
所以是硬性容量不足,不是碎片问题。
结论
- 要速度 → RTX 5090(5 秒 75 s),三档全部领先
- 要能效 → RTX 4090(单条 10.3 Wh 最低)或 5090(11.3 Wh 但快 15%)
- 要长视频 → 5090 或 170HX,显存余量足
- 不推荐 7900 XTX 双卡 TP2:15 秒 1460 s 比 170HX 单卡还慢
- 降功耗策略:5080 可以压到 60%(只慢 4%);4090 压到 85% 划算(省 14% 电只慢 4.5%),压到 60% 慢 42% 就不值了
测试环境
机器 配置 5090 RTX 5090D 32G · Ryzen 7 9800X3D · 96 GB 170hx+4090 8× CMP 170HX + RTX 4090 48G · 2× EPYC 7542 · 512 GB 5080 RTX 5080 16G · Ryzen 5 9600X · 64 GB 7900xtx 2× RX 7900 XTX 24G · Ryzen 9 7900X · 192 GB 冷启动 = 服务刚起的第一条(含模型加载 + 文本编码)
热启动 = 同服务紧接着的第二条(模型已驻显存,反映纯算力)
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minimax h3 工作流= 文本理解(脱裤子)+生成视频(拉屎),这位大佬扯得是完整工作流,之前烘培大佬测的是生成视频部分。通俗的讲就是 n卡脱裤子+拉屎速度都快,a卡脱裤子特别慢,但拉屎特别快。我寻思,如果让一个5070ti专门负责脱裤子,双7900xtx负责拉屎。那效率不就上来了
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今天折腾了一下,单卡7900XTX,跑4步的1344x768的10秒时长视频耗时764秒,15秒时长视频耗时只要1229秒,就是感觉画质有点点烂。另外感觉高强度跑视频生成的工况下,机器放在身边的同学,建议不要买涡轮卡,那是真的吵啊。
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非常不错的测试,可以剽一期视频。
项目 RTX 5080(16 GB 能跑) 7900 XTX(24 GB 不能跑) comfy-aimdo动态卸载
有
无20 GB 权重的处理 Staged 到系统内存,按需流式送入显存 必须全部常驻显存 显存峰值 15.21 GB(恒定满,持续换页) 23.98 GB(撑死) 系统内存参与 峰值 30.6 GB,起关键作用 不参与卸载 GPT表示表示不属实,是没配置好
@xiongjie-gao
@懒人烘培
我弟可以验证下。 -
@terry 好的哇,跑完这个视频安排
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T terry 分叉了 此主题
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天 天知道 引用了 此主题
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非常不错的测试,可以剽一期视频。
项目 RTX 5080(16 GB 能跑) 7900 XTX(24 GB 不能跑) comfy-aimdo动态卸载
有
无20 GB 权重的处理 Staged 到系统内存,按需流式送入显存 必须全部常驻显存 显存峰值 15.21 GB(恒定满,持续换页) 23.98 GB(撑死) 系统内存参与 峰值 30.6 GB,起关键作用 不参与卸载 GPT表示表示不属实,是没配置好
@xiongjie-gao
@懒人烘培
我弟可以验证下。
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