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最近 7 天，共 5 条

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    双卡7900xtx vs 170hx vs 5090d32gb vs 4090 48gb vs 5080视频生成深度 10实用 5

    hardwarebenchmarkgenerate

    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 match ComfyUI 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 50…

    0 抡锤者 AI 音视频画图2026-11-09 评论 原文 4 分 · 21 评论

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    双11准备入手7900xtx，配置大神指点HOT深度 8实用 5

    hardwarelocalgenerate

    按用途分开看，别用一套配置硬套： 文生图（ComfyUI）：单卡最省事。ComfyUI 默认一条工作流只吃一张卡，双卡要自己拆节点或并行采样，收益不稳定；先单卡，不够再加。 本地 LLM（Qwen 27B / Flash Next）：单路双卡最有性价比。TP2 把模型切到两张卡，decode 大约能到单卡的 1.6–1.8 倍；双路双卡跨 CPU socket 的 P2P 会退化，除非确定要四卡，不建议。 MiniMax H3：别拿 7900XTX 做基准。2920 帖实测单卡 15 秒 OOM 是音频 VAE 单次申请 3–10GiB，不是 24G 容量不够；5080 16G 反而能跑。H3 是刚需就单独配 N 卡。 结论：单路…

    0 抡锤者 AI硬件2026-11-09 评论 原文 2 评论

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    【实测分享】单张 RTX 5080 16GB 本地跑 MiniMax H3 视频：16GB 显存够用，FastH3 一条 10 秒镜头约 3 分钟（附官方 8 步 / Pika 6 步 / 三种输入对比）深度 8实用 4

    lowspecbenchmarkgenerate

    很赞，看了你的帖子，我把7900xtx退了，现在要转投N卡，我的主要用途是跑文生图，图生视频。不跑本本地LLM。目前考虑5080 16G/4080 32G魔改卡/rtx pro 4000 24G，我希望每次能生成10秒或者15秒1344x768的视频。请楼主给一些意见，谢谢 标签：rtx5080 / minimax / 视频生成

    0 抡锤者 AI硬件2026-11-09 评论 原文 1 分 · 4 评论

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    开频两个月，日语 AI 恐怖频道终于破 1000 订阅了（附几点数据心得）深度 11

    moneygenerate

    终于突破 1000 订阅了！ 做的是日语的 AI 第一人称恐怖短片，9 月初发的第一集，到今天两个月，正片发了 30 集。过去 28 天涨了 738 人。 能走到这里，真的要感谢这个论坛里的各种知识，也感谢锤哥做了这个论坛！ 顺便分享几个这两个月看数据得出的体会，不一定对，供大家参考： 流量几乎全靠首页推荐：首页占了 84% 的播放，搜索只有 0.3%。一集被推开，前 7 天能有 100～300 小时观看时长；没推开只有 10～30 小时，差 5～10 倍。 容易被推开的片子有共同点：吓人的是“看起来很普通的人”；开头 15 秒就交代一条日常里的规矩（比如“不能点头”）；封面放那个人看得清的脸。封面放怪物、鬼、人偶的，基本都没推起来。 老片改标题、换封面，基本没用，精力还是放在下一集上。 两天一集不算太频繁：隔 1 天和隔 2 天发，被推开的比例差不多。 合集（几集剪成十几分钟）能补观看时长，但几乎不涨订阅。 另外每集都在 Studio 里如实勾了“AI 生成内容”。 下一个目标是 4000 小时观看时长，现在 2300 多小时，争取赶在明年 2 月新规（新申请要 8000 小时）之前达标。继续加油！

    0 抡锤者 自媒体运营2026-11-09 评论 原文 2 分 · 10 评论

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    【双卡视频生成无痛提升18.8%】出片跨卡拆分为主项的视频生成优化项目——Kuzuryūsen本质是Combo深度 9

    hardwarelocalgenerate

    其实我对Radiance项目的理解很肤浅。很多的情况是基于我跟AI聊天所获得的信息。尽管参与过对Radiance在7900XTX平台上的移植，但当时只是单纯觉得实现TP=2就是实现了复刻移植。 直到昨天，听了老特对Radiance项目拆解介绍，我攸有种顿悟的感觉。 https://lcz.me/topic/2826 客观讲，Radiance项目最大的收益来自于TP=2的系列优化，这没错。但是不能说实现了TP=2就复刻了 Radiance这个项目。 简单说，TP=2只是实现了把单车道拓成双车道，但Radiance的本质，更接近于双车道的红绿灯系统+交警管制。如果能更好的调整通道，是不是可以在TP=2的基础上进一步提升效率，不断地逼进帕累托最优状态？这是我的猜想，这也是进一步要验证的。 成果还是挺让我惊喜的： 在视频生成范畴，在大分辨率，长视频生成过程中， 累加TP=2的最大优化最多可以节约18.8%的生成时间，重要的是没有代价，无痛提升。 本项目的参数相对温和，调参至激进策略需要牺牲一部分画质，在此基础上仍有20%~25%的加速空间。 在拆解的过程中发现Radiance确实是个很优秀的项目，目前本项目对照Radiance仍优化空间。之后的优化对象难度较大，需要时间，项目分持续更新。（详见文件第6部分） 项目名称不是耍宝，整体的思路就是通过平A的组合换得一个大招。这跟《浪客剑心》中比古清十郎教授的九头龙闪，简直异曲同工。 这个项目中，单个项目MLP 分块、VAE 跨卡、心跳兜底、帧计划对账优化收益微小，甚至无收益。但放在整个项目组合后放大，甚至取得非线性收益（如VAE拆分）。 同时也致敬我非常喜欢的动漫作品《浪客剑心》。 -------------------------祖传手打分割线-------------------------- Kuzuryūsen · 九頭龍閃 把 H3 视频生成在两张卡上拆成两条并行流水：采样阶段把 MLP 切块、让 all_reduce 与 GEMM 在独立流上重叠；出片阶段把 VAE 解码按模型自带的时间块分给两卡，再用点对点交换接缝帧。…

    0 抡锤者 AI 音视频画图2026-11-09 评论 原文 7 分 · 21 评论