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  3. AI音视频画图
  4. 【双 R9700 折腾记】让 Radiance 跑起 MiniMax-H3 Rer2VA

【双 R9700 折腾记】让 Radiance 跑起 MiniMax-H3 Rer2VA

已定时 固定直到 2026/10/28 06:59 已锁定 已移动 精华 AI音视频画图
radiancer9700minimax
44 帖子 7 发布者 480 浏览 1 关注中
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  • terryT terry

    @Bunsei 那这门槛不低啊,3.016的板子多,4.616,还两个很少。

    BunseiB
    BunseiB
    Bunsei
    王侯将相
    编写于 最后由 编辑
    #17

    @terry 说:

    @Bunsei 那这门槛不低啊,3.016的板子多,4.616,还两个很少。

    epyc的那些老服务器主板~ 或者是老的县城撕裂者好像都行。 搞到四卡服务器了,还有一张重置卡,足够测试了。

    1 条回复 最后回复
    0
    • BunseiB
      BunseiB
      Bunsei
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #18

      1244af7319bfb9fdcc814a15028d4105.jpeg

      租到了一台,开始测试一下。

      1 条回复 最后回复
      1
      • terryT terry

        @Bunsei 我特么闲的蛋疼啊,我这几天连视频都是水的,让论坛其他用户测试吧,我就在玩游戏,家里有事处理,要持续一个月左右。我只能视频里给你提下,让其他用户测试下。

        我已经剽了一期视频,你继续测试啊,多出点项目。我最近迫切需要白嫖。ComfyUI是我下阶段的重点。

        @tony-wang 我哥测试下RTX Pro5000的数据,让他死心。
        @imbiplaza-asus @kop-wang 我弟你们测试下呢,这项目很有意义。

        imbiplaza ASUSI
        imbiplaza ASUSI
        imbiplaza ASUS
        谪仙人
        编写于 最后由 编辑
        #19

        @terry

        哭,我没有amd 显卡,我暂时得资源花在使用strata 帮我搞一些东西,等年尾我买多一架eypc 我再看看

        BunseiB 1 条回复 最后回复
        1
        • terryT terry

          @Bunsei 我特么闲的蛋疼啊,我这几天连视频都是水的,让论坛其他用户测试吧,我就在玩游戏,家里有事处理,要持续一个月左右。我只能视频里给你提下,让其他用户测试下。

          我已经剽了一期视频,你继续测试啊,多出点项目。我最近迫切需要白嫖。ComfyUI是我下阶段的重点。

          @tony-wang 我哥测试下RTX Pro5000的数据,让他死心。
          @imbiplaza-asus @kop-wang 我弟你们测试下呢,这项目很有意义。

          kop wangK
          kop wangK
          kop wang
          易有太极
          编写于 最后由 编辑
          #20

          @terry 没看太懂,这东西和sglang一样能跑 minimax H3?

          但是对于48GB显存而言,不管是comfyUI还是SGLang,H3都是能全放到VRAM中了,为何还用混合方案……

          虚心交流,一起进步

          terryT BunseiB 2 条回复 最后回复
          1
          • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

            @terry

            哭,我没有amd 显卡,我暂时得资源花在使用strata 帮我搞一些东西,等年尾我买多一架eypc 我再看看

            BunseiB
            BunseiB
            Bunsei
            王侯将相
            编写于 最后由 编辑
            #21

            @imbiplaza-ASUS 嘿嘿,老哥不是,是我上面不是附加了一个素材包嘛,想看看在咱们的pro 5000 上生成的速度大概是多少。

            imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
            1
            • kop wangK kop wang

              @terry 没看太懂,这东西和sglang一样能跑 minimax H3?

              但是对于48GB显存而言,不管是comfyUI还是SGLang,H3都是能全放到VRAM中了,为何还用混合方案……

              terryT
              terryT
              terry
              易有太极
              编写于 最后由 terry 编辑
              #22

              @kop-wang
              @imbiplaza-asus

              我弟人家让你们测试下自己的卡什么水平,他好对比他的双卡方案战斗力如何。不是让你们双卡,对比下而已。要差不多的话,那不是起飞了?

              油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

              1 条回复 最后回复
              0
              • kop wangK kop wang

                @terry 没看太懂,这东西和sglang一样能跑 minimax H3?

                但是对于48GB显存而言,不管是comfyUI还是SGLang,H3都是能全放到VRAM中了,为何还用混合方案……

                BunseiB
                BunseiB
                Bunsei
                王侯将相
                编写于 最后由 编辑
                #23

                @kop-wang 主要是权重本身约 25 GiB,确实放得下。但全参考模式同时输入多张角色图、参考视频和音频,序列很长,1344×768 时中间计算数据还要约 29 GiB,合计约 54 GiB。这个任务即使在 48GB 卡上也放不下,同样要卸载或降分辨率。所以这个实际上就是能真正利用起两张卡的显存,而并非之前双卡那样一张跑vae一张跑采样。

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                1
                • BunseiB Bunsei

                  @imbiplaza-ASUS 嘿嘿,老哥不是,是我上面不是附加了一个素材包嘛,想看看在咱们的pro 5000 上生成的速度大概是多少。

                  imbiplaza ASUSI
                  imbiplaza ASUSI
                  imbiplaza ASUS
                  谪仙人
                  编写于 最后由 编辑
                  #24

                  @Bunsei 够力我现在才看到原来有素材包,okie....我现在试一试

                  1 条回复 最后回复
                  1
                  • BunseiB
                    BunseiB
                    Bunsei
                    王侯将相
                    编写于 最后由 Bunsei 编辑
                    #25
                    此主題已被删除!
                    1 条回复 最后回复
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                    • BunseiB
                      BunseiB
                      Bunsei
                      王侯将相
                      编写于 最后由 编辑
                      #26

                      第一轮测试已经出来了,可以见GPT的回复,接下来我再让GPT把这部分调度策略调整一下,主 DiT 权重尽量留在显存,其他模块和暂时不用的数据放主机内存,把腾出的显存留给当前生成任务。 然后再优化一下预处理时候的速度😁

                      image.jpeg

                      Tony WangT 1 条回复 最后回复
                      0
                      • Tony WangT
                        Tony WangT
                        Tony Wang
                        易有太极
                        编写于 最后由 Tony Wang 编辑
                        #27

                        响应 @terry 的号召, 测试了一下我的 Pro5000 48G, 功率限制在250W.

                        速度比 @bunsei 的单卡还慢. 可能是显存不够? 也可能是我的设置有问题? 具体我还没分析.

                        成片效果和 @bunsei 的持平, 肉眼检查无明显差异.

                        以下是AI生成

                        MiniMax H3 全参考视频生成总报告

                        测试日期: 2026-10-26(北京时间)
                        任务: 使用同一组素材完成 MiniMax H3 Ref2VA 全参考视频生成;分别测试 1344×768 与 832×480。

                        总结

                        • 两个分辨率的成功生成时间合计:1,500.563 秒(25 分 0.563 秒)。这是两次 ComfyUI execution_start → execution_success 的时长相加,不含输入准备、传输和最终音轨封装。
                        • 两轮均生成成功,均使用 226 帧生成结果;交付时取前 220 帧,约 9.167 秒,并复用原始 AAC 音轨。
                        • 832×480 本轮耗时 274.026 秒(4 分 34.026 秒),比 1344×768 本轮的 1,226.537 秒短约 77.66%,约快 4.48 倍。每个分辨率只测试一次,结果仅作本次实测对照,不是统计基准。
                        • 测试结束后 ComfyUI 已停止,SGLang nvfp4 已恢复,并验证健康检查、模型列表及实际问答正常。

                        两轮结果

                        分辨率 ComfyUI 执行时间 请求接受至完成 显存 / 设备状态 交付视频
                        1344×768 1,226.537 秒(20 分 26.537 秒) 1,226.863 秒 执行中采样快照:47,800 / 48,935 MiB(97.68%),GPU 100%、81°C。此轮没有连续采集,不是可确认的峰值。 H.264,24 fps,220 帧,约 9.167 秒
                        832×480 274.026 秒(4 分 34.026 秒) 274.523 秒 约每秒采样;峰值 45,224 / 48,935 MiB(92.42%),GPU 利用率平均 96.06%、峰值 100%,温度峰值 81°C。 H.264,24 fps,220 帧,约 9.167 秒

                        计时口径

                        • ComfyUI 执行时间包括参考素材预处理、模型加载、采样、解码和输出保存;不包括此前的素材准备/传输及最后的音轨 remux。
                        • 832×480 监控窗口共 263 个样本:GPU 功耗平均 244.56 W、采样峰值 258.59 W;主机 CPU 利用率峰值 45.6%,系统可用内存最低 110,155 / 123,614 MiB。约 1 秒间隔采样可能漏掉更短的瞬时峰值。

                        共同生成配置

                        • 模型:MiniMax H3 Ref2VA int8_convrot;文本编码器 Qwen3-VL 32B MiniMax H3 NVFP4 AWQ。
                        • 条件输入:5 张参考图、动作参考视频、音频参考。
                        • 两轮均为 24 fps、226 帧、seed 42、8 steps、CFG 1、res_multistep / simple,使用 8-step Turbo LoRA。
                        • 两轮主要测试变量为输出分辨率;832×480 使用 target_megapixels=0.39936,日志确认预处理输出为 832×480、226 帧、24 fps。
                        • 两轮的 12 帧抽样检查均可见大致相同的时序:夜间公交站空镜、女性入镜并坐下、黄色角色加入并围聚、多人互动、站台群像。此项是抽帧核验,不代表逐帧动作完全复刻。

                        过程异常与修正

                        1344×768 首次任务运行约 719.211 秒后被主动中断:预处理把 220 帧参考视频裁成 209 帧,丢失尾部 11 帧。随后将参考视频末帧保持补至 226 帧,重新提交并成功完成。该中断任务不计入上述两次成功执行时间合计。

                        与论坛测试数据的边界

                        虽然 832×480 与论坛测试分辨率一致,但论坛数据使用不同硬件、工作流和步数/LoRA 配置,且报告的是采样耗时;本报告记录的是 ComfyUI 全流程执行耗时。因此不能把两者当作同条件性能排名。

                        成片与记录文件

                        1344×768

                        • 成片:lcz2582_comfyui_1344x768_9.17s.mp4
                        • 抽帧图:contact_sheet.png
                        • 结构化数据:result.json
                        • 说明:report.md

                        832×480

                        • 成片:../lcz-h3-20261026-832x480/lcz2582_comfyui_832x480_9.17s.mp4
                        • 抽帧图:../lcz-h3-20261026-832x480/contact_sheet.png
                        • 原始 GPU 采样:../lcz-h3-20261026-832x480/gpu_metrics.jsonl
                        • 结构化数据:../lcz-h3-20261026-832x480/result.json
                        • 说明:../lcz-h3-20261026-832x480/report.md

                        服务恢复

                        ComfyUI 已停止;SGLang nvfp4 已恢复。验证结果:/health HTTP 200,模型 qwen3.8-27b-nvfp4 可用,实际问答返回 4。

                        BunseiB 1 条回复 最后回复
                        1
                        • Tony WangT Tony Wang

                          响应 @terry 的号召, 测试了一下我的 Pro5000 48G, 功率限制在250W.

                          速度比 @bunsei 的单卡还慢. 可能是显存不够? 也可能是我的设置有问题? 具体我还没分析.

                          成片效果和 @bunsei 的持平, 肉眼检查无明显差异.

                          以下是AI生成

                          MiniMax H3 全参考视频生成总报告

                          测试日期: 2026-10-26(北京时间)
                          任务: 使用同一组素材完成 MiniMax H3 Ref2VA 全参考视频生成;分别测试 1344×768 与 832×480。

                          总结

                          • 两个分辨率的成功生成时间合计:1,500.563 秒(25 分 0.563 秒)。这是两次 ComfyUI execution_start → execution_success 的时长相加,不含输入准备、传输和最终音轨封装。
                          • 两轮均生成成功,均使用 226 帧生成结果;交付时取前 220 帧,约 9.167 秒,并复用原始 AAC 音轨。
                          • 832×480 本轮耗时 274.026 秒(4 分 34.026 秒),比 1344×768 本轮的 1,226.537 秒短约 77.66%,约快 4.48 倍。每个分辨率只测试一次,结果仅作本次实测对照,不是统计基准。
                          • 测试结束后 ComfyUI 已停止,SGLang nvfp4 已恢复,并验证健康检查、模型列表及实际问答正常。

                          两轮结果

                          分辨率 ComfyUI 执行时间 请求接受至完成 显存 / 设备状态 交付视频
                          1344×768 1,226.537 秒(20 分 26.537 秒) 1,226.863 秒 执行中采样快照:47,800 / 48,935 MiB(97.68%),GPU 100%、81°C。此轮没有连续采集,不是可确认的峰值。 H.264,24 fps,220 帧,约 9.167 秒
                          832×480 274.026 秒(4 分 34.026 秒) 274.523 秒 约每秒采样;峰值 45,224 / 48,935 MiB(92.42%),GPU 利用率平均 96.06%、峰值 100%,温度峰值 81°C。 H.264,24 fps,220 帧,约 9.167 秒

                          计时口径

                          • ComfyUI 执行时间包括参考素材预处理、模型加载、采样、解码和输出保存;不包括此前的素材准备/传输及最后的音轨 remux。
                          • 832×480 监控窗口共 263 个样本:GPU 功耗平均 244.56 W、采样峰值 258.59 W;主机 CPU 利用率峰值 45.6%,系统可用内存最低 110,155 / 123,614 MiB。约 1 秒间隔采样可能漏掉更短的瞬时峰值。

                          共同生成配置

                          • 模型:MiniMax H3 Ref2VA int8_convrot;文本编码器 Qwen3-VL 32B MiniMax H3 NVFP4 AWQ。
                          • 条件输入:5 张参考图、动作参考视频、音频参考。
                          • 两轮均为 24 fps、226 帧、seed 42、8 steps、CFG 1、res_multistep / simple,使用 8-step Turbo LoRA。
                          • 两轮主要测试变量为输出分辨率;832×480 使用 target_megapixels=0.39936,日志确认预处理输出为 832×480、226 帧、24 fps。
                          • 两轮的 12 帧抽样检查均可见大致相同的时序:夜间公交站空镜、女性入镜并坐下、黄色角色加入并围聚、多人互动、站台群像。此项是抽帧核验,不代表逐帧动作完全复刻。

                          过程异常与修正

                          1344×768 首次任务运行约 719.211 秒后被主动中断:预处理把 220 帧参考视频裁成 209 帧,丢失尾部 11 帧。随后将参考视频末帧保持补至 226 帧,重新提交并成功完成。该中断任务不计入上述两次成功执行时间合计。

                          与论坛测试数据的边界

                          虽然 832×480 与论坛测试分辨率一致,但论坛数据使用不同硬件、工作流和步数/LoRA 配置,且报告的是采样耗时;本报告记录的是 ComfyUI 全流程执行耗时。因此不能把两者当作同条件性能排名。

                          成片与记录文件

                          1344×768

                          • 成片:lcz2582_comfyui_1344x768_9.17s.mp4
                          • 抽帧图:contact_sheet.png
                          • 结构化数据:result.json
                          • 说明:report.md

                          832×480

                          • 成片:../lcz-h3-20261026-832x480/lcz2582_comfyui_832x480_9.17s.mp4
                          • 抽帧图:../lcz-h3-20261026-832x480/contact_sheet.png
                          • 原始 GPU 采样:../lcz-h3-20261026-832x480/gpu_metrics.jsonl
                          • 结构化数据:../lcz-h3-20261026-832x480/result.json
                          • 说明:../lcz-h3-20261026-832x480/report.md

                          服务恢复

                          ComfyUI 已停止;SGLang nvfp4 已恢复。验证结果:/health HTTP 200,模型 qwen3.8-27b-nvfp4 可用,实际问答返回 4。

                          BunseiB
                          BunseiB
                          Bunsei
                          王侯将相
                          编写于 最后由 Bunsei 编辑
                          #28

                          @Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的 ? 也不对,怎么能比单卡还慢。 我明白了,我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。 素材里的是第二个测试的。😌

                          Tony WangT 1 条回复 最后回复
                          0
                          • BunseiB Bunsei

                            @Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的 ? 也不对,怎么能比单卡还慢。 我明白了,我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。 素材里的是第二个测试的。😌

                            Tony WangT
                            Tony WangT
                            Tony Wang
                            易有太极
                            编写于 最后由 编辑
                            #29

                            @Bunsei 说:

                            @Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的 😕 ? 也不对,怎么能比单卡还慢。 我明白了,我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。

                            我这包含了预处理, VAE, 不单是 Ksampler 的采样时间. 可能是这个原因. 我现在让它重跑一次, 分开记录时间.

                            BunseiB 1 条回复 最后回复
                            0
                            • BunseiB Bunsei

                              第一轮测试已经出来了,可以见GPT的回复,接下来我再让GPT把这部分调度策略调整一下,主 DiT 权重尽量留在显存,其他模块和暂时不用的数据放主机内存,把腾出的显存留给当前生成任务。 然后再优化一下预处理时候的速度😁

                              image.jpeg

                              Tony WangT
                              Tony WangT
                              Tony Wang
                              易有太极
                              编写于 最后由 编辑
                              #30

                              @Bunsei 说:

                              第一轮测试已经出来了,可以见GPT的回复,接下来我再让GPT把这部分调度策略调整一下,主 DiT 权重尽量留在显存,其他模块和暂时不用的数据放主机内存,把腾出的显存留给当前生成任务。 然后再优化一下预处理时候的速度😁

                              image.jpeg

                              我是按照你这张图来比较的.

                              BunseiB 1 条回复 最后回复
                              1
                              • Tony WangT Tony Wang

                                @Bunsei 说:

                                @Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的 😕 ? 也不对,怎么能比单卡还慢。 我明白了,我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。

                                我这包含了预处理, VAE, 不单是 Ksampler 的采样时间. 可能是这个原因. 我现在让它重跑一次, 分开记录时间.

                                BunseiB
                                BunseiB
                                Bunsei
                                王侯将相
                                编写于 最后由 编辑
                                #31

                                @Tony-Wang 说:

                                @Bunsei 说:

                                @Tony-Wang 看起来像是显存不足导致的 😕 ? 也不对,怎么能比单卡还慢。 我明白了,我的第一个那个测试是一张参考图 + 参考视频的。

                                我这包含了预处理, VAE, 不单是 Ksampler 的采样时间. 可能是这个原因. 我现在让它重跑一次, 分开记录时间.

                                我的这两个也是,但是差别是第一个1张人物图一个参考视频、背景和后面四个人都是提示词生成的,而第二个则是5张参考图+ 参考视频。

                                1 条回复 最后回复
                                1
                                • imbiplaza ASUSI
                                  imbiplaza ASUSI
                                  imbiplaza ASUS
                                  谪仙人
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #32

                                  image.jpeg

                                  Screenshot 2026-10-26 210141.png

                                  0.50m
                                  rtxpro 4500 32g
                                  16:33

                                  BunseiB 1 条回复 最后回复
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                                  • Tony WangT Tony Wang

                                    @Bunsei 说:

                                    第一轮测试已经出来了,可以见GPT的回复,接下来我再让GPT把这部分调度策略调整一下,主 DiT 权重尽量留在显存,其他模块和暂时不用的数据放主机内存,把腾出的显存留给当前生成任务。 然后再优化一下预处理时候的速度😁

                                    image.jpeg

                                    我是按照你这张图来比较的.

                                    BunseiB
                                    BunseiB
                                    Bunsei
                                    王侯将相
                                    编写于 最后由 Bunsei 编辑
                                    #33

                                    @Tony-Wang 说:

                                    @Bunsei 说:

                                    第一轮测试已经出来了,可以见GPT的回复,接下来我再让GPT把这部分调度策略调整一下,主 DiT 权重尽量留在显存,其他模块和暂时不用的数据放主机内存,把腾出的显存留给当前生成任务。 然后再优化一下预处理时候的速度😁

                                    image.jpeg

                                    我是按照你这张图来比较的.

                                    租的服务器是八通道的DDR4内存... 如果超出显存的话速度优势很大,感觉是这里的原因。

                                    1 条回复 最后回复
                                    1
                                    • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                                      image.jpeg

                                      Screenshot 2026-10-26 210141.png

                                      0.50m
                                      rtxpro 4500 32g
                                      16:33

                                      BunseiB
                                      BunseiB
                                      Bunsei
                                      王侯将相
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #34

                                      @imbiplaza-ASUS 单卡比较感觉像是内存通道上占了便宜。

                                      imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • BunseiB Bunsei

                                        @imbiplaza-ASUS 单卡比较感觉像是内存通道上占了便宜。

                                        imbiplaza ASUSI
                                        imbiplaza ASUSI
                                        imbiplaza ASUS
                                        谪仙人
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #35

                                        @Bunsei

                                        今天update bios, 变成ddr4 2400

                                        等下调整ddr4 3200 看看

                                        image.jpeg

                                        1 条回复 最后回复
                                        1
                                        • imbiplaza ASUSI
                                          imbiplaza ASUSI
                                          imbiplaza ASUS
                                          谪仙人
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #36

                                          第二次执行变成

                                          image.jpeg

                                          之前
                                          0.5m
                                          rtxpro 4500 32g
                                          ddr4 2400mt
                                          16:33
                                          fasth3_omniref_8step_pruned_int8_convrot.safetensors

                                          现在
                                          0.5m
                                          rtxpro 4500 32g
                                          ddr4 2400mt
                                          15:12
                                          minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot.safetensors

                                          BunseiB 1 条回复 最后回复
                                          1

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