多GPU负载均衡方案
实现高效并行计算的三个关键点：
- 显存感知分配：通过–gpu_num指定实际可用GPU数量，系统会自动采用模型并行策略。
- 批次大小调节：在video_generate.py中修改batch_size参数（需手动编辑代码），建议每个GPU分配1-2批次。
- 通信优化：NVIDIA用户可设置NCCL_P2P_DISABLE=1环境变量，避免PCIe带宽成为瓶颈。
对于多用户共享服务器的情况，可使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量限制可见GPU。当处理超长视频时，建议采用分段生成再拼接的方案。
Essa resposta foi extraída do artigoSkyReels-V1: Modelos de vídeo de código aberto para geração de vídeos de ação humana de alta qualidadeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何解决SkyReels-V1在多GPU环境下资源分配不均的问题？
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