資源最適化プログラム
ビデオメモリ不足に対する3つの主要な解決策：
- メモリー・オフロード技術: -offload_modelパラメータを有効にすると、ViTビジュアルエンコーダーなどのコンポーネントを動的にCPUメモリに移動できます。
- 分散コンピューティング
- クラウド・サービス・ソリューションAWSのp4d.24xlargeインスタンス(8×A100)またはLambda LabsのGPU Cluster Serviceの利用を推奨します。
マルチGPU環境（例：2×A100）では、torchrunコマンドに-ulysses_sizeパラメータを指定してモデルの並列化を実現する。
チューニングのヒント
- 決議の妥協sizeパラメータを640*480に減らすと、メモリフットプリントが約40%減る。
- セグメント生成長いオーディオを2つのクリップに分割するには、-num_clip 2を指定します。
- 精密調整混合精度計算に変更するための-fp16パラメータを追加（RTX 30シリーズ以上のグラフィックスカードが必要）
この答えは記事から得たものである。Wan2.2-S2V-14B：音声駆動型キャラクター口パク同期のための映像生成モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ハードウェア不足による世代交代の失敗の問題を克服するには？
