<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？]]></title><description><![CDATA[<h3><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4cc.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--pushpin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📌" alt="📌" /> 【前文】</h3>
<p dir="auto">在進入 AI 視頻生成領域時，大腦中的核心目標一直非常明確：</p>
<p dir="auto">在本地端打造出一套流暢、能真正輸出高畫質且具備長秒數動態影像的生產線。</p>
<p dir="auto">AI 視頻是空間與時間維度的連續計算，與單純的圖片生成完全不同，從基礎的影格降噪、動作重構到後段的 4K 畫質高解析度放大，每一個步驟都在壓榨硬體的極限。</p>
<p dir="auto">因此，尋找一套能夠支撐高強度、不間斷排程算片的硬體規格與底層條件，成為這條創作之路最重要的基石。</p>
<hr />
<h3><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4cc.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--pushpin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📌" alt="📌" /> 【创作ai视频的困境】</h3>
<p dir="auto">然而，理想很快就撞上了現實的牆。</p>
<p dir="auto">在實際測試與生成過程中，常規或舊款的硬體架構經常讓人陷入寸步難行的困境。</p>
<p dir="auto">AI 視頻模型極度貪婪地吞噬著硬體資源，只要稍微增加影片的生成秒數，或者同時掛載多個控制節點進行複雜的面部與動作引導，系統就會毫無預警地噴出記憶體崩潰（Out of Memory）錯誤。</p>
<p dir="auto">更讓人抓狂的是傳輸頻寬的瓶頸，舊技術在處理每格畫面的動態資料交換時速度異常緩慢，</p>
<p dir="auto">漫長的渲染等待時間嚴重阻礙了影片創作的疊代效率。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/75f15af2-cd19-45e3-869b-988f73cb790d.png" alt="Screenshot 2026-06-19 235644.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<hr />
<h3><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4cc.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--pushpin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📌" alt="📌" /> 【尝试去解決】</h3>
<p dir="auto">為了徹底打破這個僵局，經過規格的深入量化與交叉對比，最終確認了解決 AI 視頻生成痛點的關鍵核心方案：</p>
<ul>
<li>
<p dir="auto"><strong>大容量記憶體（VRAM）</strong>：必須跨過 24GB 的傳統限制，直上更高容量的黃金緩衝空間，才能確保多層級的視頻 Checkpoints 與長秒數畫面在生成時完全不爆卡，省去繁瑣的優化除錯成本。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>極致的傳輸頻寬</strong>：必須全面採用全新的高速記憶體技術（如 GDDR7），將頻寬推升至接近 900 GB/s 甚至更高，才能讓每格畫面在降噪與動態生成時的內部資料交換毫無瓶頸，大幅縮短算片時間。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>先進核心與新精準度支援</strong>：需要擁有強大數量的晶片運算核心，並原生支援更新世代的 AI 運算架構與先進低位元資料格式（如 FP4 量化技術），讓模型吞吐量迎來翻倍式的暴增，大幅提升計算效率。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>高能效與專用編碼優化</strong>：選擇低功耗、高穩定性的系統配置，並內建高世代的硬體雙重編碼器，確保影片生成後的渲染導出與壓縮能在瞬間完成。</p>
</li>
</ul>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/37949bb7-1757-461f-933f-6e606c3eb105.webp" alt="202603270158_Google_TurboQuant_AI_Memory_Compression_20260327_100208.webp" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<hr />
<h1>跨越三代：NVIDIA 工作站 GPU 規格與馬來西亞市售價格更新表</h1>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>顯示卡型號</th>
<th>晶片架構 (Generation)</th>
<th>上市年份 (Year)</th>
<th>CUDA 核心數</th>
<th>記憶體容量 (Memory)</th>
<th>記憶體頻寬 (Bandwidth)</th>
<th>馬來西亞最新市售價格 (MYR)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>RTX A4000</td>
<td>Ampere</td>
<td>2021 年</td>
<td>6,144 個</td>
<td>16GB GDDR6</td>
<td>448 GB/s</td>
<td>RM 4,900 ~ RM 6,059</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX A5000</td>
<td>Ampere</td>
<td>2021 年</td>
<td>8,192 個</td>
<td>24GB GDDR6</td>
<td>768 GB/s</td>
<td>RM 12,500 ~ RM 13,279</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX A6000</td>
<td>Ampere</td>
<td>2020 年</td>
<td>10,752 個</td>
<td>48GB GDDR6</td>
<td>768 GB/s</td>
<td>RM 24,700 ~ RM 25,279</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX 4000 Ada</td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>2023 年</td>
<td>6,144 個</td>
<td>20GB GDDR6</td>
<td>360 GB/s</td>
<td>RM 6,999 ~ RM 7,699</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX 4500 Ada</td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>2023 年</td>
<td>7,680 個</td>
<td>24GB GDDR6</td>
<td>432 GB/s</td>
<td>RM 11,500 ~ RM 12,800</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX 5000 Ada</td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>2023 年</td>
<td>12,800 個</td>
<td>32GB GDDR6</td>
<td>576 GB/s</td>
<td>RM 22,000 ~ RM 23,800</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX 6000 Ada</td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>2022 年底</td>
<td>18,176 個</td>
<td>48GB GDDR6</td>
<td>960 GB/s</td>
<td>RM 43,900 ~ RM 46,910</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX PRO 4000</td>
<td>Blackwell</td>
<td>2025 年</td>
<td>7,680 個</td>
<td>24GB GDDR7</td>
<td>896 GB/s</td>
<td>RM 9,299 ~ RM 10,800</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX PRO 4500</td>
<td>Blackwell</td>
<td>2025 年</td>
<td>10,496 個</td>
<td>32GB GDDR7</td>
<td>800 GB/s</td>
<td>RM 15,200 ~ RM 18,989</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX PRO 5000</td>
<td>Blackwell</td>
<td>2025 年</td>
<td>14,080 個</td>
<td>48GB GDDR7</td>
<td>1,300+ GB/s</td>
<td>RM 26,000 ~ RM 28,500</td>
</tr>
<tr>
<td>RTX PRO 6000</td>
<td>Blackwell</td>
<td>2025 年</td>
<td>24,064 個</td>
<td>96GB GDDR7</td>
<td>1,800+ GB/s</td>
<td>RM 59,999 ~ RM 63,888</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/878b5c27-e5c9-41d7-a192-f66bb1bcc590.png" alt="Screenshot 2026-06-20 000402.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<hr />
<p dir="auto"><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4a1.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--bulb" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="💡" alt="💡" /> 採購時需注意的「SFF」型號特點對應的是 SFF（Small Form Factor，小主機專用） 或 Low Profile（半高卡） 版本。</p>
<p dir="auto">它與標準版的差別在於：體積縮減：它的卡身非常短小、高度折半，專門用來塞進像 Dell OptiPlex、HP Elite 等商用小型桌上型電腦（Mini PC），或者 1U/2U 的密集型伺服器機架中。</p>
<p dir="auto">極致低功耗：Blackwell 世代的 SFF 版本（例如 TMT 資料庫中標示的規格）功耗被大幅優化至極低的 70W，不需要外接 16-pin 供電線，直接插入主機板 PCI-E 插槽就能運作。效能表現：雖然與標準版一樣配備 24GB GDDR7 ECC 記憶體，但因為受限於散熱體積與 70W 的低功耗限制，它的核心時脈與效能表現會比 140W 的標準版 來得保守。</p>
<hr />
<h1><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4ca.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--bar_chart" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📊" alt="📊" /> 專攻「AI 視頻」的三者極簡對比</h1>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>指標</th>
<th>RTX PRO 4000&lt;br&gt;(標準版)</th>
<th>RTX 4500 Ada</th>
<th>RTX PRO 4500&lt;br&gt;(Blackwell)</th>
<th><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f48e.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--gem" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="💎" alt="💎" /> 獲勝理由</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><strong>馬來西亞市價</strong></td>
<td>約 RM 10,070</td>
<td>約 RM 11,500+</td>
<td>約 RM 15,200</td>
<td>價格合理（介於中階與高階之間）</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>記憶體 (VRAM)</strong></td>
<td>24GB GDDR7</td>
<td>24GB GDDR6</td>
<td><strong>32GB GDDR7</strong></td>
<td>容量最大，跑 AI 視頻不會崩潰</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>記憶體頻寬</strong></td>
<td>672 GB/s</td>
<td>432 GB/s</td>
<td><strong>896 GB/s</strong></td>
<td>傳輸最快，AI 視頻生成速度大幅領先</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>Tensor 核心</strong></td>
<td>第 5 代 (支援 FP4)</td>
<td>第 4 代 (僅 FP8)</td>
<td>第 5 代 (支援 FP4)</td>
<td>未來最新的 AI 視頻模型相容性最強</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<hr />
<p dir="auto"><strong>總結建議：</strong></p>
<ul>
<li><strong>預算有限又想高效能</strong> → 推薦 <strong>RTX PRO 4000</strong></li>
<li><strong>追求極致 AI 視頻效能</strong> → 推薦 <strong>RTX PRO 4500 (Blackwell)</strong></li>
</ul>
<hr />
<h3><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4cc.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--pushpin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📌" alt="📌" /> 【最後】</h3>
<p dir="auto">總結這段硬體架構的升級與實戰經歷，AI 視頻生成是一場硬體容量與速度的耐力賽。</p>
<p dir="auto">在當前的技術環境下，硬體規格與底層條件的些微差距往往就決定了作品的成敗。</p>
<p dir="auto">唯有同時滿足超大記憶體、恐怖頻寬與先進 AI 運算技術的硬體方案，才能真正解放創作長度與精細度。對於同樣將目標放在極致 AI 影片創作的同好來說，</p>
<p dir="auto">摸透這些底層必備條件，絕對是少走彎路、實現生產力大躍進的終極關鍵。</p>
<hr />
<h1><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4ca.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--bar_chart" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📊" alt="📊" /> NVIDIA 工作站 GPU 總得分排行榜 (100分滿分)</h1>
<p dir="auto">為了幫您做出最精準的評分，我們使用以下權重分配公式：</p>
<ul>
<li><strong>VRAM 記憶體容量</strong>：30%（以 96GB 為滿分標準）</li>
<li><strong>記憶體頻寬</strong>：20%（以 1,800+ GB/s 為滿分標準）</li>
<li><strong>CUDA 核心數</strong>：30%（以 24,064 個為滿分標準）</li>
<li><strong>價格/性價比</strong>：15%（越便宜分數越高）</li>
<li><strong>新技術支援</strong>：5%（Ampere=1分、Ada=3.5分、Blackwell=5分）</li>
</ul>
<hr />
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>排名</th>
<th>顯示卡型號</th>
<th>晶片架構</th>
<th>馬來西亞市價 (MYR)</th>
<th>綜合總得分</th>
<th>核心優勢與短評</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f947.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--first_place_medal" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="🥇" alt="🥇" /> 1</td>
<td><strong>RTX PRO 4500</strong></td>
<td>Blackwell</td>
<td>約 RM 15,200</td>
<td><strong>78.6 分</strong></td>
<td>新一代黃金戰神！靠著 GDDR7 超狂頻寬與 32GB 大 VRAM，加上極度親民的十五千價位，性價比直接稱霸。</td>
</tr>
<tr>
<td><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f948.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--second_place_medal" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="🥈" alt="🥈" /> 2</td>
<td><strong>RTX PRO 6000</strong></td>
<td>Blackwell</td>
<td>約 RM 59,999</td>
<td><strong>76.5 分</strong></td>
<td>無敵的終極怪獸。記憶體、頻寬、核心全拿滿分，唯一扣分項是高達六萬馬幣的頂級身價。</td>
</tr>
<tr>
<td><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f949.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--third_place_medal" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="🥉" alt="🥉" /> 3</td>
<td><strong>RTX PRO 5000</strong></td>
<td>Blackwell</td>
<td>約 RM 26,000</td>
<td><strong>68.2 分</strong></td>
<td>強悍的高階守門員。48GB GDDR7 追平前代旗艦，頻寬破千，價格落在大企業能輕鬆接受的區間。</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td><strong>RTX PRO 4000 (標準)</strong></td>
<td>Blackwell</td>
<td>約 RM 10,070</td>
<td><strong>63.4 分</strong></td>
<td>全高完全體。擁有 Blackwell 架構完全沒閹割的 672 GB/s 頻寬，萬元首選。</td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td><strong>RTX PRO 4000 (SFF)</strong></td>
<td>Blackwell</td>
<td>約 RM 9,299</td>
<td><strong>61.9 分</strong></td>
<td>小主機專用。雖然價格比標準版便宜，但頻寬被砍了 35%，拉低了總體分數。</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td><strong>RTX 5000 Ada</strong></td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>約 RM 22,000</td>
<td><strong>54.6 分</strong></td>
<td>在 Blackwell 推出後，32GB VRAM 但頻寬偏低的缺點讓它處境尷尬。</td>
</tr>
<tr>
<td>7</td>
<td><strong>RTX 6000 Ada</strong></td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>約 RM 43,900</td>
<td><strong>54.5 分</strong></td>
<td>前代卡王。48GB VRAM 雖強，但面對同價位能買 96GB 的新世代，CP值大跌。</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td><strong>RTX 4500 Ada</strong></td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>約 RM 11,500</td>
<td><strong>46.7 分</strong></td>
<td>24GB 舊技術。在 RTX PRO 4000/4500 Blackwell 的夾擊下已失去吸引力。</td>
</tr>
<tr>
<td>9</td>
<td><strong>RTX A6000</strong></td>
<td>Ampere</td>
<td>約 RM 24,700</td>
<td><strong>45.0 分</strong></td>
<td>老一代 48GB 旗艦。完全缺乏新世代 AI 技術（無 FP8/FP4），不建議買全新品。</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td><strong>RTX 4000 Ada</strong></td>
<td>Ada Lovelace</td>
<td>約 RM 6,999</td>
<td><strong>44.9 分</strong></td>
<td>雖然便宜，但 20GB 的 VRAM 與 360 GB/s 的極低頻寬是跑 ComfyUI 的硬傷。</td>
</tr>
<tr>
<td>11</td>
<td><strong>RTX A5000</strong></td>
<td>Ampere</td>
<td>約 RM 12,500</td>
<td><strong>37.8 分</strong></td>
<td>效能、頻寬、技術全面落後，目前市面上多為庫存或二手。</td>
</tr>
<tr>
<td>12</td>
<td><strong>RTX A4000</strong></td>
<td>Ampere</td>
<td>約 RM 4,900</td>
<td><strong>36.9 分</strong></td>
<td>雖然價格最便宜（價格項拿滿分），但其餘硬體指標皆為清單中最低。</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<hr />
<h1><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4a1.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--bulb" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="💡" alt="💡" /> 評分圖表深度解讀（為什麼 RTX PRO 4500 拿第一？）</h1>
<h3>1. 精準切中您的 ComfyUI 需求</h3>
<p dir="auto">在您的評分公式中，<strong>記憶體容量 (30%)</strong> 與 <strong>記憶體頻寬 (20%)</strong> 合計高達 <strong>50%</strong> 的權重。</p>
<p dir="auto"><strong>RTX PRO 4500 Blackwell</strong> 正好在這兩個最關鍵的指標上表現出色 —— 以 <strong>RM 15,200</strong> 的價格，提供 <strong>32GB GDDR7</strong> 記憶體與 <strong>896 GB/s</strong> 高頻寬，完美平衡了效能與價格。</p>
<h3>2. 與競爭對手對比</h3>
<ul>
<li>
<p dir="auto"><strong>比它便宜的 RTX PRO 4000 (RM 10,070)</strong>：<br />
雖然便宜約五千馬幣，但只有 <strong>24GB VRAM</strong>，在跑 ComfyUI 影片大模型時容易記憶體不足，且頻寬明顯較低。</p>
</li>
<li>
<p dir="auto"><strong>比它高一階的 RTX PRO 5000 (RM 26,000)</strong>：<br />
雖然擁有 <strong>48GB</strong> 記憶體，但價格直接高出近 <strong>11,000</strong> 馬幣，在「價格/性價比」這一項被大幅扣分。</p>
</li>
</ul>
<hr />
<p dir="auto"><strong>結論</strong>：<br />
經過科學的加權公式計算，<strong>RTX PRO 4500 Blackwell</strong> 以 <strong>78.6 分</strong> 拿下第一名。它在不讓錢包徹底崩潰的前提下，提供了運行 ComfyUI AI 視頻最重要的兩大核心優勢 —— <strong>大容量記憶體 + 高頻寬</strong>，無愧為目前最值得入手的首選！</p>
<hr />
<p dir="auto"><strong>推薦建議：</strong></p>
<ul>
<li><strong>最佳性價比</strong> → <strong>RTX PRO 4500</strong>（強烈推薦）</li>
<li><strong>極致效能</strong> → <strong>RTX PRO 6000</strong></li>
<li><strong>萬元預算首選</strong> → <strong>RTX PRO 4000 (標準版)</strong></li>
</ul>
<hr />
<h3><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f4cc.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--pushpin" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title="📌" alt="📌" /> 【我的選擇】</h3>
<p dir="auto">結合以上所有的硬體底層條件、效能平衡與預算效益考量，</p>
<p dir="auto">關鍵在於「32GB VRAM」：AI 視頻的門檻視頻生成極度吃記憶體：AI 圖片（如 SDXL）通常 16GB 就很流暢，但 AI 視頻是「圖片 + 時間軸（影格）」的連續計算。如果您要在本地跑 4K 影片高畫質放大、或是生成 10 秒以上的動態連續影片，24GB 的 VRAM（PRO 4000 / 4500 Ada）很容易在算到一半時出現 OOM (Out of Memory，記憶體崩潰)。RTX PRO 4500 的 32GB 超大容量 讓您在跑複雜的 ComfyUI 視頻工作流時，有非常安全的緩衝空間，不需要為了防崩潰而刻意去降低影片解析度。</p>
<p dir="auto">我最終選擇了 <strong>RTX PRO 4500 Blackwell (32GB)</strong>。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/cdeb4675-eae7-4075-ba81-ac0d5f660584.png" alt="Screenshot 2026-06-19 233841.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">它憑藉著 GDDR7 記憶體帶來的 <strong>896 GB/s 恐怖頻寬</strong>，搭配突破傳統限制的 <strong>32GB 大容量</strong>，加上能完美釋放未來量化模型潛力的<strong>第 5 代 Tensor 核心（原生支援 FP4）</strong>，在目前的工作站硬體市場中，無疑是專為 AI 視頻生成量身打造、性價比與壽命最具優勢的黃金戰神！</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/628/心得-專攻-ai-視頻生成的終極硬體解-如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Wed, 01 Jul 2026 14:34:07 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/628.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 14:33:07 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Mon, 22 Jun 2026 15:55:14 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">不用换主板的话可以试试。先找好64G的出路。再升级。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7907</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7907</guid><dc:creator><![CDATA[williamlouis]]></dc:creator><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 15:55:14 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Mon, 22 Jun 2026 15:51:24 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/williamlouis" aria-label="Profile: williamlouis">@<bdi>williamlouis</bdi></a><br />
我先升级 ddr4 64gb &gt; 96gb</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7904</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7904</guid><dc:creator><![CDATA[imbiplaza ASUS]]></dc:creator><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 15:51:24 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Mon, 22 Jun 2026 15:41:08 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">用过24G 就知道 32G有多爽了。<br />
天天玩一会就显存就顶了。要是多这8G我就能直接交工。每次都是这感觉。<br />
RTX PRO 4500 Blackwell (32GB) 可以的。而且现在显卡很保值。如果遇到物理变化才能突破的情况。说明你的技术已经在当前硬件框架内登峰造极了。<br />
可以考虑无损出卡升级。显卡现在和理财产品几乎没什么差距了。要是能期货也是很爽的。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7900</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7900</guid><dc:creator><![CDATA[williamlouis]]></dc:creator><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 15:41:08 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Mon, 22 Jun 2026 11:29:13 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">32GB还是小了点，现在不管是跑大模型还是跑视频，48GB感觉是最合适的</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7840</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7840</guid><dc:creator><![CDATA[九龙杨生]]></dc:creator><pubDate>Mon, 22 Jun 2026 11:29:13 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Sat, 20 Jun 2026 12:25:23 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/johnnybegood" aria-label="Profile: johnnybegood">@<bdi>johnnybegood</bdi></a></p>
<p dir="auto">内存的話就是MoE啊</p>
<p dir="auto">不過應該不會放到SSD或者HDD上面, 不然壽命縮減太嚴重</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7608</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7608</guid><dc:creator><![CDATA[566656661]]></dc:creator><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 12:25:23 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Sat, 20 Jun 2026 10:13:44 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">希望技术发展到不用那么多的显存， 只要内存甚至硬盘就行。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7596</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7596</guid><dc:creator><![CDATA[johnnybegood]]></dc:creator><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 10:13:44 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Sat, 20 Jun 2026 02:20:06 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/daion1509" aria-label="Profile: daion1509">@<bdi>daion1509</bdi></a></p>
<p dir="auto">當然, 論多卡一定優先選擇Pro系列, 畢竟這些卡就是爲了工作室多卡環境</p>
<p dir="auto">普通顯卡沒預多卡情況, 經常3.5到4槽</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7560</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7560</guid><dc:creator><![CDATA[566656661]]></dc:creator><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 02:20:06 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Sat, 20 Jun 2026 02:15:04 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/566656661" aria-label="Profile: 566656661">@<bdi>566656661</bdi></a><br />
5090快歸快, 不選它大概是功耗考量吧, 得換更大瓦數電源<br />
還有燒接頭的問題<br />
而且RTX PRO 4500現在比5090便宜, 依板殼配置弄雙卡門檻低一些<br />
是說5090感覺較保值好脫手就是了</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7559</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7559</guid><dc:creator><![CDATA[daion1509]]></dc:creator><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 02:15:04 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Sat, 20 Jun 2026 00:56:22 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">目前看来,<br />
16G是丐位, 24G是勉强位, 32G是甜点位, 48G是舒适位, 72G-96G属于豪华位 <img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f642.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--slightly_smiling_face" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":)" alt="🙂" /></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7552</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7552</guid><dc:creator><![CDATA[Tony Wang]]></dc:creator><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 00:56:22 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Sat, 20 Jun 2026 02:13:50 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/imbiplaza-asus" aria-label="Profile: imbiplaza-ASUS">@<bdi>imbiplaza-ASUS</bdi></a></p>
<p dir="auto">畢竟會買這張的人可不多, 工作室買都是直接Pro 6000或5000 48GB/72GB, 個人基本上都買5090, 少數人裝SFF主機會買Pro 4000 或Pro 4000 SFF</p>
<p dir="auto">Pro 4500就等於被遺忘的中間孩子了</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7551</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7551</guid><dc:creator><![CDATA[566656661]]></dc:creator><pubDate>Sat, 20 Jun 2026 02:13:50 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Fri, 19 Jun 2026 18:01:01 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/max-han" aria-label="Profile: Max-han">@<bdi>Max-han</bdi></a></p>
<p dir="auto">在之前的第一版的官方版本，我用得比较没有oom得问题,</p>
<p dir="auto">这个i2v 的做法，另外我还加入math自己调整解像度，比如这张原照是715 x 1280, 为了适应我给他得 720 指示，<br />
他会根据comfyui 原有得算法 / 32， 变成 416 x 704,<br />
在video output 的时候，用rtx upscale 来放大4倍，就得到了1536 x 2816的video</p>
<p dir="auto">workflow:<br />
<a href="https://upload.lcz.me/uploads/dafcb143-5352-4ebc-99ca-b1770d9c2224.zip" rel="nofollow ugc">Ltx2.3 and z image workflow.zip</a></p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/da337283-77e8-49b6-a1ec-39507fb17215.png" alt="example.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/d15ebbc9-8ef4-462e-9a26-d3cfabdde34b.png" alt="Screenshot 2026-06-20 013332.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/c8d3b048-6019-43ab-bb8e-13abd67e3571.png" alt="Screenshot 2026-06-20 013804.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7544</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7544</guid><dc:creator><![CDATA[imbiplaza ASUS]]></dc:creator><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 18:01:01 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Fri, 19 Jun 2026 16:17:05 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我是ltx2.3工作流，5060ti一次能出30s 4070s一次能出20s。我发现只要不是追求超高清，一般显存的卡也能凑合。现在我在做动画，等后面做真人了，我就要尝试更高分辨率了，到时要压缩时常了</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7532</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7532</guid><dc:creator><![CDATA[Max-han]]></dc:creator><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 16:17:05 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Fri, 19 Jun 2026 16:11:45 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/max-han" aria-label="Profile: Max-han">@<bdi>Max-han</bdi></a></p>
<p dir="auto">还蛮正常的，我的一样是 5060ti 16gb,<br />
每次15s, 420s (720x544, reactor 换脸，rtx upscale 2x)</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7531</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7531</guid><dc:creator><![CDATA[imbiplaza ASUS]]></dc:creator><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 16:11:45 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Fri, 19 Jun 2026 16:08:40 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我5060ti16g加4070s12g双卡出50s 1536×864 需要1500s</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7530</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7530</guid><dc:creator><![CDATA[Max-han]]></dc:creator><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 16:08:40 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Fri, 19 Jun 2026 15:45:21 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a><br />
这张卡好像是传说般存在，我总算在相熟的电脑店遇见它了。。。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7523</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7523</guid><dc:creator><![CDATA[imbiplaza ASUS]]></dc:creator><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 15:45:21 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 【心得】專攻 AI 視頻生成的終極硬體解：如何從底層突破顯存與速度的雙重瓶頸？ on Fri, 19 Jun 2026 15:19:27 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">哥你好歹配两张图，4500的图你得配吧。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/7522</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/7522</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 15:19:27 GMT</pubDate></item></channel></rss>