双7900 XTX MiniMax-H3 Turbo:TP2 优化思路,八档分辨率实测与复现方法

懒人烘培

双 RX 7900 XTX 跑 MiniMax-H3 Turbo：TP2 优化思路、八档分辨率实测与复现方法

本机测试记录整理，本文聚焦 124 帧 / 24 fps / 8 步的单卡与双卡 TP2 对照，附工作流、首帧、代码快照、逐次 all_reduce 记录及重算脚本。硬件/软件、计时口径和当前限制一并公开，方便大家复现、讨论。

这轮主要想回答两个问题：双张 24 GiB 的 RX 7900 XTX 在 MiniMax-H3 上，张量并行能把采样加速到什么程度？分辨率提高以后，跨卡通信会不会成为瓶颈？

本机八档实测的采样加速比为 1.88～1.96×。其中 1920×1088、124 帧的单卡为 149.10 秒/步，TP2 为 77.24 秒/步，对应 1.93×，这次完整工作流成功结束。这里的“没有 OOM”严格限定在这个帧数和配置下；也不能把采样加速比理解成整段视频生成时间缩短到原来的约一半。

1. 测试范围与复现边界

思路来自 2665 主帖，TP 代码基于其关联的 2643 第 17 楼公开代码，加入本地适配。参考帖的原始代码和本机差异可以通过附件里的版本记录及 diff 追踪。

需要先说明几个会影响对照的差异：

本机用 INT8 ConvRot DiT，原生 UNETLoader / comfy-kitchen 路径；不能把它标成作者的 W4A8 实现。
本机 TP 是公开代码的适配版，并未取得主帖私有 comfyui-tp2 插件及 run_case.sh 等完整工具链。
Turbo LoRA 用 v4 step600 EMA 的 416 张量 pruned ComfyUI 转换候选；本地文件有完整哈希，但无法确认与楼主逐文件相同。
提示词和首帧是本地统一素材，不是楼主原素材。单卡、TP2 之间保持相同。
没有把 PDD 与 Turbo 叠加。虽然环境中安装过 PDD/Turbo 自定义节点，这次实际工作流使用普通 LoraLoaderModelOnly 加载 Turbo。
速度表是单次完成运行的记录，不是多轮预热后的统计平均；没有置信区间。832×480 单卡沿用之前同设置的有效运行，其余单卡来自分辨率扫描；TP2 采用后来完整完成的通信 profile 重跑。

因此，本文是这台机器上的可检查实验记录，能够复现流程和指标定义。

2. 平台与固定参数

项目	本机配置
CPU	AMD Ryzen 5 7500F，6 核 12 线程
GPU	RX 7900 XTX ×2，每卡 sysfs 报告约 23.98 GiB
系统内存	系统报告可用物理容量约 93.90 GiB；具体基线空闲量会变化
PCIe	原测试记录为两卡 PCIe 4.0 ×8；没有用物理链路计数器代替 collective payload
系统	Ubuntu 24.04.5 LTS；整理时内核 7.0.0-38-generic
Python / PyTorch	Python 3.12.3；PyTorch 2.11.0+rocm7.2，torchvision 0.26.0+rocm7.2
ComfyUI	v0.43.0，commit `426f5eea52a7ece1dd599fff4cb6cd1f352ddd24`
comfy-kitchen / comfy-aimdo	0.2.40 / 0.6.0
文本编码器	CPU；两个 TP rank 各自进行条件准备
视频 / 音频 VAE	FP16 视频 VAE、FP32 音频 VAE，GPU 执行，受内存管理影响
Attention	两种模式都启用 `--use-ck-attention`
采样	Euler + simple，BasicGuider，8 步，denoise=1.0，seed=145
Turbo	强度 1.0；不混用 PDD 的采样配方
视频	所有性能表项目为 124 帧、24 fps，即约 5.17 秒
TP2	两个 ComfyUI 进程，每个进程只暴露一张卡，RCCL world_size=2
通信	原始 profile 的真实张量 dtype 为 `torch.bfloat16`，SUM all_reduce，没有跳过归约

软件快照见 environment/repositories.json、Python 包版本。这些文件记录整理时仍在使用的环境；没有把未留存的 BIOS、功耗墙、风扇、CPU/GPU 时钟等信息补写成固定实验参数。

共同启动参数：

--use-ck-attention
--disable-smart-memory
--disable-pinned-memory
--disable-async-offload
--reserve-vram 2

环境变量与历史启动脚本见 environment/historical-start_tp2.sh。原帖的 COMFY_TP_AR_DTYPE、COMFY_TP_AR_SKIP、COMFY_TP_ROW_BF16 不是这份适配代码的开关，直接设置这些名字不能认为生效。

本机设置 TP_SHARED_ACT_SCALE=0，关闭公开旧实现额外的激活 scale MAX 归约，保留正常计算所必需的 SUM 归约；TP_WIRE=bf16 也保留在启动环境中。不过这次共享 scale 路径已关闭，通信 dtype 以逐调用记录中的 torch.bfloat16 为准，不靠环境变量名推断。

3. 模型文件：同名不代表同文件

下面列的是本轮工作流真正引用的文件。SHA-256 在整理本文时重新读取完整文件计算，LoRA 哈希也与原测试 manifest 一致；附件不包含大模型权重。

相对模型目录的路径	文件字节数	SHA-256
`diffusion_models/minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors`	20,970,379,616	`e889202c41dafb67b10d67b97f0d8541508036a6090af23425a5c2615d03c47a`
`text_encoders/qwen3vl_32b_minimax_h3_int8_convrot.safetensors`	27,141,342,152	`bc2ced0fbea64757fa9acddccfc0b3f4819d1dcf1da6c124d690d368be283923`
`vae/minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors`	5,207,808,496	`7c1f131492e7eddacaac9069a61b81bdd39de5cc96561e677c5eab1cdce5e522`
`vae/minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors`	605,254,808	`8e505d95dd1561d47abd43d4238fd40d9bb1ae9e147ed0a4cba778d76ae4db48`
`loras/minimax_h3_turbo_v4_step600_ema_pruned_comfyui.safetensors`	620,285,592	`7098acf3ee75028fd9fcd948f50fcc8d995057fabb76f86bd3ca2c0ffc58e409`

模型可放在独立共享目录，子目录为 diffusion_models/、text_encoders/、vae/、loras/。已有同哈希文件即可复用，避免重复下载。

Turbo 转换候选的已记录来源为 drbaph/MiniMax-H3-Turbo-Lora-ComfyUI。本次有效的是 620,285,592 字节、416 个 A/B 张量的 pruned 文件，不是 779,849,816 字节、518 张量的原版文件；不能因为都叫 step600 EMA 就混用。

本轮没有重新确认其他大权重的公开下载源，复现时先按完整文件哈希核对已有权重。若更换量化文件、LoRA 或 VAE，应另开实验记录，不能沿用本表的结果标签。

4. 优化的设计思路

4.1 TP2 切的是同一层计算，不是同时生成两段视频

两个 rank 处理同一视频、相同的条件和噪声。主要把 attention 和 FFN 的大矩阵分成两半：

相同输入 → rank0 本地半幅矩阵计算 ─┐
                                  ├─ SUM all_reduce → 完整层输出 → 下一层
相同输入 → rank1 本地半幅矩阵计算 ─┘

Attention 的 56 个 head 分成每卡 28 个。QKV 在 Q、K、V 各段分别取对应 head，不能把整个拼接矩阵粗暴切成上下两半。输出投影按输入通道切，各卡算出部分和，随后 SUM all_reduce。

FFN 的 fc1 包含 gate/up 两段，两段都按相同区间取一半；fc2 按输入维切分，再对结果 SUM。对这套固定结构，每卡 QKV 输出维为 10752，attention out_proj 输入维为 3584，fc1 输出维为 14336，fc2 输入维为 7168。

4.2 在构造模型前切 state_dict，减少“先装全量再切”的峰值

只在模型搬到 GPU 后才切权重，会先经历全模型加载峰值。本地加载钩子先对 state_dict 切片，使 ComfyUI 按半宽结构构造模型，再安装必要的归约逻辑。

这只分摊了被切分的部分，并不意味着每卡峰值显存严格减半。激活、attention 工作区、VAE、LoRA、临时缓冲和部分未切分模块仍要占用空间。

4.3 LoRA 必须与底模一起切，不能只看到加载成功就认为生效

本轮最重要的适配之一，是让 LoRA 的 A/B 形状与各 rank 的权重一致：

QKV / fc1：切影响输出维度的 B/up；拼接层按 QKV 或 gate/up 的分段规则取行。
out_proj / fc2：切影响输入维度的 A/down。
未涉及的维度不随意裁剪，兼容 A/B 和 up/down 两种命名。

日志中的预期检查项包括：LoRA input_tensors=416 mapped_patches=208、LoRA sharded tensors=208。这能检查映射数量，不足以单独证明与单卡数值等价；还必须结合正确性验证。

4.4 修补 token_refiner 的行并行归约

公开代码的 state_dict 切分也会匹配 token_refiner.blocks，但原来的前向 patch 只覆盖主 DiT。切过的 refiner 行并行输出同样需要先 SUM，再加残差。

本机在两个 token_refiner block 的 attention/MLP 输出处补了归约，日志确认 refiner row reductions installed: 4。修正前的初次 TP2 结果已标为无效，性能表使用修正后的运行。

这里不能把“修了正确性问题”直接宣传成某个百分比的提速；本轮没有做只改变该补丁的控制变量速度对照。

4.5 先固定配方，再扫分辨率，最后单独量通信

流程是：

固定模型、Turbo、首帧、提示词、seed、CPU 文本编码、attention、采样器和步数。
先跑通单卡，再用相同配方同时给两个 TP 实例提交工作流。
检查 LoRA 映射、半宽形状、refiner 归约和输出完整性，排除错误/中断的试跑。
固定 124 帧，仅改变八档分辨率，记录单卡及 TP2 的完整运行状态。
打开 all_reduce profile，重新完成 TP2，保存每次调用的 shape、dtype、payload 和耗时。
从原始事件重算表格，再输出两张 PNG。速度、payload、通信耗时来自本机记录；S、加速比、占比是据记录或形状计算的派生指标。

5. 计时口径：哪些算，哪些不算

5.1 表中的 s/步

采样节点为 SamplerCustomAdvanced（节点 10）。记录其 1/8～8/8 进度事件，取相邻进度差：

s/步 = mean(t₂−t₁, t₃−t₂, …, t₇−t₆)

即第 2～7 步的六个间隔，排除第一步和最后一步。TP2 表里的值为两个 rank 各自稳定步时的均值；加速比为本机单卡步时÷本机 TP2 步时。

该口径排除采样前的 CPU 文本/图像条件编码、首帧 VAE、初次模型加载，以及采样后的音视频解码/封装。发生在这些排除阶段的权重转换或 LoRA 加载开销，不属于这项稳定步时；采样步内部实际执行的量化、反量化、矩阵计算、attention、归约以及内存管理等待并没有另行扣掉。本轮是 INT8，不适合笼统回答成“W4A8 编码时间都刨掉了”。

如果关心用户等待多久，应另看 elapsed_seconds 或引擎完整执行时间。两者也有区别：前者是提交到 history 可见，含轮询延迟；后者取执行事件，不能混成同一计时。

5.2 all_reduce payload

payload/步（GB） = Σ(单个 rank 每次输入张量 numel × element_size) ÷ 8 ÷ 10⁹

统计真实调用，不把两个 rank 的相同 payload 再相加；GB 用十进制，显存 GiB 用二进制。这个数不是常驻显存，也不是 PCIe 实际 TX/RX 双向流量。

每次完整采样，单 rank 原始记录有 804 次 SUM：800 次主干调用，另有 4 次 refiner 调用。对 1920×1088，主干张量 shape 为 [80012, 5376]、BF16，共 800 次；refiner 张量 [2078, 5376]，共 4 次。于是可直接复核：

[(800 × 80012 × 5376 × 2) + (4 × 2078 × 5376 × 2)] ÷ 8 ÷ 10⁹
= 86.040073728 GB/步

86.04 GB 是累计参与归约的张量量，不代表要分配 86 GB 的显存或系统内存。 这些调用按执行顺序复用内存。

5.3 通信耗时与占比

每次真实 all_reduce 前做设备同步，调用后再次同步，用 perf_counter() 记录这段墙钟时间，逐调用写 JSONL。历史制图按 rank0 的 sampler 起止窗口过滤两边记录；八档均检查两边调用数和 payload。

通信秒/步 = max(Σrank0调用耗时, Σrank1调用耗时) ÷ 8
归一化通信占比 = 通信秒/步 ÷ 同次profile的TP2稳定步时 × 100%

计时包含 collective 调用开销、执行和等待另一 rank 的时间。前置同步不放进单次计时起点，但同步插桩本身仍可能改变整个执行时序，故带 profile 的速度与不带 profile 不是同一实验条件。

还需说明：通信分子覆盖完整采样后÷8，步时分母只取第2～7步，因此这是本轮统一定义的归一化占比，不是精确的某一步 GPU 时间分解。不能用 1−该占比 当成纯计算占比，也不能从中直接证明计算与通信重叠效率。

5.4 S 是视频 token，通信实际序列还包括条件和音频

124 帧在 H3 的时间网格上合法，对应视频 latent 时间长度 37；图中的横轴按以下公式计算：

S_video = 37 × (W/32) × (H/32)

它是视频 token 数的计算值，不是完整 packed 序列长度。 模型还拼入文本、首帧条件和音频等 token。比如 1920×1088 表中 S_video=75480，但真实主干 all_reduce 记录的行数是 80012；640×352 分别是 8140 和 9032。原图的“S（token）”均按这里的 S_video 理解，不用它倒推全部通信量。

6. 八档本机结果

所有行均为 124 帧、24 fps、8 步。单卡与完整 TP2 profile 的原始结果保存在附件；没有把主帖或 #22 的数字填进表，也没有用模型外推补缺失格。

分辨率	S_video（计算值）	单卡 s/步	TP2 s/步	加速比	all_reduce payload/步	归约耗时/步	归一化通信占比
640×352	8,140	6.70	3.44	1.95×	9.71 GB	1.62 s	47.0%
832×480	14,430	12.88	6.84	1.88×	16.84 GB	2.53 s	37.0%
1024×576	21,312	21.50	11.33	1.90×	24.64 GB	2.83 s	24.9%
1280×704	32,560	39.65	20.47	1.94×	37.39 GB	3.67 s	17.9%
1344×768	37,296	48.64	25.08	1.94×	42.76 GB	4.20 s	16.8%
1536×864	47,952	71.99	36.87	1.95×	54.84 GB	5.32 s	14.4%
1600×896	51,800	81.58	41.66	1.96×	59.20 GB	5.73 s	13.8%
1920×1088	75,480	149.10	77.24	1.93×	86.04 GB	9.00 s	11.7%

分辨率增大，绝对 payload 从约 9.71 GB/步增加到 86.04 GB/步，通信秒数也从约 1.62 秒增加到 9.00 秒；但归一化占比从约 47.0% 降到 11.7%。所以“摊薄”是通信占比下降，并不是通信字节或通信时间减少。

本机测得的 TP2 采样加速始终接近 2×。这和更大的矩阵/attention 工作量能够覆盖通信成本的解释相符，但本轮只有分辨率扫描，没有把各计算内核单独剖析，不能把因果归到唯一一个内核优化上。

1920×1088 的单卡完整提交到结果约 1574 秒，TP2 profile 较慢 rank 约 1205 秒；按这组提交到结果口径，整段加速约 1.31×，明显低于采样步时的 1.93×。832×480 的先前有效运行中，引擎完整执行约 266.1 秒对 280.4 秒，TP2 的完整流程反而略慢。这些差别主要提醒我们：采样速度和端到端延迟必须分开公布，尤其本机两个 rank 都要在同一 CPU 上准备条件。

早一轮普通扫描的 1600×896、1920×1088 TP2 有失败记录；上表采用后来完整成功的 profile 重跑，未采用失败试跑中的部分步时。附件保留原扫描状态，不把成功重跑写成“所有尝试都一次通过”。失败原因与环境状态不在本轮设计中构成单一变量对照，不能据此归因于某个参数。

7. 复现步骤与命令

附件目录结构：

h3-tp2-repro/
├── README.md                         本文
├── assets/                           统一首帧、两张原图
├── workflows/template-124f-api.json   实际使用的 API 工作流
├── tp/                               本机 TP 运行代码快照
├── tools/bench_h3_run.py              原始事件与显存采样器
├── tools/run_case.py                  整理新增的可移植单档启动脚本
├── tools/summarize_case.py            从事件/profile重算指标
├── environment/                      仓库提交、依赖、模型哈希、diff
└── evidence/                         原始结果与逐调用记录

附件中的 manifest.json / final-results.json 是早先832×480验证的记录；八档表以 evidence/local-measured-chart-data.json、evidence/single/、evidence/profiles/ 为重算入口，原扫描失败状态另见 evidence/sweep-status.jsonl。不要把早期 manifest 的单分辨率范围误当成后来扫描的全部范围。

7.1 准备相同代码与模型

在具备匹配 ROCm 驱动和 PyTorch 的环境中，使用锁定的仓库提交。不要直接以未来的最新版本替换后还宣称是同一软件配置。已有目录可直接核对提交，以下命令供新目录部署参考：

# 当前目录自行选择；这些命令只下载代码，不包含模型。
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git ComfyUI-H3
cd ComfyUI-H3
git checkout 426f5eea52a7ece1dd599fff4cb6cd1f352ddd24

git clone https://github.com/patientx/ComfyUI-INT8-Fast-ROCM.git custom_nodes/ComfyUI-INT8-Fast-ROCM
git -C custom_nodes/ComfyUI-INT8-Fast-ROCM checkout 6b28bf637782d25225a88e316d864a8f551be000

原生工作流不直接调用 INT8 Fast 自定义加载节点，但环境中装有该插件；为避免无意变化，代码版本与 Linux 更新逻辑的小补丁一并放在 environment/。其他已安装节点的提交见 repositories.json，本轮不调用 PDD Apply 节点。

PyTorch/ROCm 二进制应按实际驱动和架构准备好，先确认是 torch==2.11.0+rocm7.2、torchvision==0.26.0+rocm7.2。下面是在已有匹配 Torch 的虚拟环境中安装 ComfyUI 依赖的约束写法；附件的完整包版本快照用于比对，不保证每个 ROCm wheel 在其他时间、其他镜像都能取到：

PY=/绝对路径/venv/bin/python
REPRO=/绝对路径/h3-tp2-repro
"$PY" -m pip install -r requirements.txt -c "$REPRO/environment/constraints.txt"

# Linux 下匹配本机已记录的插件更新适配；先确认仓库提交相同。
git -C custom_nodes/ComfyUI-INT8-Fast-ROCM apply \
  "$REPRO/environment/ComfyUI-INT8-Fast-ROCM.patch"

按模型哈希核对五个文件，放到 MODELS 下对应子目录。首帧由附件提供，提示词来自模板。新增启动脚本会把共享模型目录写成单独的 extra_model_paths 配置，并为每个 rank 建独立 input/output/temp/user；不会覆盖原 ComfyUI 配置。

7.2 先检查计划，再选择要跑的一档

run_case.py 是整理时从历史启动逻辑抽出的便携脚本，原始测速器和 TP 代码保持快照；新增启动器仅验证了语法、dry-run 和已有数据重算，本次没有重新跑 GPU 验证它的完整执行路径。真实实验环境仍以已留存的工作流、源码、版本和日志为准。

REPRO=/绝对路径/h3-tp2-repro
COMFY=/绝对路径/ComfyUI-H3
MODELS=/绝对路径/comfy-models
PY=/绝对路径/venv/bin/python

# 默认只打印计划，不启动服务、不生成视频。
"$PY" "$REPRO/tools/run_case.py" \
  --comfy "$COMFY" --models "$MODELS" --python "$PY" \
  --mode tp2-profile --size 832x480 \
  --output "$REPRO/runs/tp2-profile-832x480"

若要实际执行，在同一命令后加 --run。每次使用全新的输出目录；脚本遇到端口占用会退出，不擅自终止已有服务。单卡端口 8194，TP2 端口 8192/8193，RCCL 默认 29670。

# 单卡；同一首帧/提示词/权重/采样参数。
"$PY" "$REPRO/tools/run_case.py" \
  --comfy "$COMFY" --models "$MODELS" --python "$PY" \
  --mode single --size 832x480 --output "$REPRO/runs/single-832x480" --run

# TP2 纯运行，可与下一项区分插桩影响。
"$PY" "$REPRO/tools/run_case.py" \
  --comfy "$COMFY" --models "$MODELS" --python "$PY" \
  --mode tp2 --size 832x480 --output "$REPRO/runs/tp2-832x480" --run

# TP2 逐次同步通信计时；原图用的就是 profile 重跑步时。
"$PY" "$REPRO/tools/run_case.py" \
  --comfy "$COMFY" --models "$MODELS" --python "$PY" \
  --mode tp2-profile --size 832x480 --output "$REPRO/runs/profile-832x480" --run

TP2 必须给两个实例提交相同工作流并同时运行；不能只给一边排队。脚本已同时提交，两个进程分别设置 TP_RANK=0/1、ROCR_VISIBLE_DEVICES=0/1；每个进程内本地 GPU 索引都是 0，日志里的“GPU 0”不一定指整机同一张物理卡。

要复现整张表，按需把 --size 换成：

640x352 832x480 1024x576 1280x704
1344x768 1536x864 1600x896 1920x1088

一次只跑一个实验，不并发跑不同分辨率或单卡/TP2；保存后台 GPU 占用、系统内存基线及端到端时间。高分辨率耗时长，先跑一档检查 LoRA/shape/输出，再决定是否扫全表。

7.3 重算已有数据，不需要启动 GPU

# 直接重算附件中 1920×1088 的原始 profile：
python3 "$REPRO/tools/summarize_case.py" \
  "$REPRO/evidence/profiles/1920x1088"

# 重算自己新跑的 profile：
python3 "$REPRO/tools/summarize_case.py" \
  "$REPRO/runs/profile-832x480"

脚本要求完整 success 且有8个采样进度，再按历史制图定义取两个 rank 的平均稳定步时；用 rank0 sampler 窗口过滤 profile，逐 rank 汇总 payload/时间，检查两边 payload 一致。重算结果写入 recomputed-summary.json。原附件的两张 PNG 及图表数据来自历史记录，不由新增启动器“模拟生成”。

7.4 什么才算一次通过

单卡或两个 rank 的 result.json 均为 success，采样完整 8/8，不能拿前一两步当整段成功。
检查半宽形状、LoRA 映射数与 refiner 归约日志，无形状错配或 LoRA 静默漏加载。
通过 ffprobe 或视频解码检查输出分辨率、帧率和实际帧数；原始124帧应得到约5.17秒视频。
保存 events、profile、显存、系统内存/Swap、完整错误日志。中断和 OOM 单独标记，不补写成功步时。

示例：

ffprobe -v error -select_streams v:0 -count_frames \
  -show_entries stream=width,height,r_frame_rate,nb_read_frames \
  -of json /实际输出/video.mp4

8. 正确性验证与目前不能下的结论

832×480 的修正后验证中，两个 TP rank 输出的 124 帧解码像素完全一致；单卡与 TP2 没有逐像素一致，留存的逐帧比较 PSNR 约 13.99 dB。编码 MP4 的文件 SHA 不同不一定代表解码像素不同，因此应对解码数据比较。

这只能支持“本机 TP2 两 rank 输出一致、工作流跑通”的结论。当前没有高分辨率全覆盖的 latent 逐元素等价验证，没有质量基准或人工质量评分；不能宣传为单卡无损等价、同质量翻倍，低精度、分片量化与归约顺序可能影响结果。

附件的共享 scale 开关保持为0，未额外研究打开全局激活 scale 的误差/速度权衡。后续若讨论质量，应固定相同 noise/conditioning，单独保存 sampler latent、计算误差并比较视频，而不是从速度接近2×反推正确性。

9. 帧数对齐与后续时长测试的关系

这版 ComfyUI H3 的时间长度会向上对齐到 17k+5 帧。不能把工作流里请求的 length 直接当成最终视频帧数：

请求 length	内部对齐帧数	内部帧数÷24
120	124	5.17 秒
124	124	5.17 秒
160	175	7.29 秒
240	243	10.125 秒
360	362	15.083 秒

这里的“内部时长”来自代码的帧网格计算；最终成片仍以解码帧数确认。原分辨率表全部用124，已对齐，因此主表的帧数没有这个歧义。

后续1080档时长探测中，请求240和360的运行报过OOM；请求120的复测被人为暂停，均不能作为“10秒/15秒完成”的证据。它们不是上述八档124帧速度表的样本，本文也不把它们混进通信摊薄曲线。早先把请求160直接写成6.67秒等说法，在讨论实际成片时应按这里的帧对齐规则和视频 metadata 重新核对。

10. 希望和大家讨论的问题

相同首帧/提示词、模型哈希、帧数和计时定义下，其他双卡平台能否复现类似的采样加速与通信占比趋势？
逐次同步 all_reduce 的观测偏差有多大？若统一第2～7步的分子分母，再用GPU event/profile工具，会得到怎样的通信分解？
在不遗漏 LoRA 和 refiner 归约的前提下，如何改善单卡与 TP2 的数值一致性？是否值得为共享量化 scale 增加通信？
CPU 文本/图像条件准备在双实例中重复，怎样复用条件而又不影响精度、缓存语义与计时公平性？

欢迎附硬件、模型哈希、实际解码帧数、后台占用及原始日志对照。表中的1.93×是本机这组配置的采样结果.

Xiaote

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奖励凭证：优秀 +3 分 · 编号 e2693-1927-1

terry

我弟发帖之后检查下格式啊，显示溢出，我给修正了。

懒人烘培

@terry 好的，下次我注意检查

抡锤者