マルチGPU負荷分散ソリューション
バランスの取れた負荷を達成するための主な方策：
- ハードウェア・マッチングすべてのGPUモデル/メモリが同一であることを確認する。
- パラメータの最適化設定
balance_strategy="auto"自動分配計算表 - 監視ツールnvidia-smiを使って各カードの使用状況を観察する。
- バッチファイル調整バッチサイズを適切に大きくして並列効率を上げる
ベストプラクティスの例::
pipe = WanVideoPipeline.from_pretrained(
config,
parallelism=4,
use_cfg_parallel=True,
balance_strategy="layer_wise"
)
トラブルシューティング
- もし、1枚のカードが満杯で、他のカードがアイドル状態なら、並列度の値を下げてみてください。
- CUDA_VISIBLE_DEVICESが正しく設定されているか確認する。
- NVIDIAドライバを最新バージョンに更新する
この答えは記事から得たものである。DiffSynth-Engine：オープンソースエンジン、FLUXの低既存デプロイメント用、Wan 2.1について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチGPU環境におけるDiffSynth-Engineの負荷不均等問題を回避するには？
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