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GPU 兼容性
ComfyUI 在各平台上的详细 GPU 兼容性指南。
NVIDIA GPU
搭载 CUDA 的 NVIDIA GPU 是 ComfyUI 支持最好的选项。
支持的显卡
| 世代 | 显卡型号 | CUDA 算力 | 备注 |
|---|---|---|---|
| RTX 50 系列 | 5070 Ti, 5080, 5090 | 12.0 | 需要 CUDA 12.8+，最新版 PyTorch |
| RTX 40 系列 | 4060, 4070, 4080, 4090 | 8.9 | 优秀，性价比最高 |
| RTX 30 系列 | 3060, 3070, 3080, 3090 | 8.6 | 很好，RTX 3060 12GB 非常热门 |
| RTX 20 系列 | 2060, 2070, 2080 | 7.5 | 支持但已显老态 |
| GTX 16 系列 | 1660, 1650 | 7.5 | 配合 --lowvram 可运行基础模型 |
| GTX 10 系列 | 1080, 1070, 1060 | 6.1 | 有限，仅支持 SD 1.5 并需 --lowvram |
VRAM 建议
| VRAM | 图像模型 | 视频模型 |
|---|---|---|
| 4 GB | SD 1.5（512×512，--lowvram） |
不实用 |
| 6 GB | SD 1.5，部分 SDXL | 不实用 |
| 8 GB | SDXL, Flux（GGUF Q4） | 非常有限 |
| 12 GB | Flux（GGUF Q8），所有图像模型 | 量化模型可生成短片段 |
| 16 GB | 所有模型均可高分辨率运行 | Wan 2.1, HunyuanVideo（短片段） |
| 24 GB | 所有模型，大批量生成 | 完整视频生成 |
驱动、CUDA 与 PyTorch 版本匹配
正确的驱动、CUDA 和 PyTorch 组合至关重要。以下是兼容性对照表：
| NVIDIA 驱动 | CUDA 版本 | PyTorch | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 530+ | CUDA 12.1 | torch 2.4.x | 较旧的稳定版本 |
| 560+ | CUDA 12.6 | torch 2.6.x | RTX 20/30/40 系列 |
| 570+ | CUDA 12.8 | torch 2.8.0 | RTX 50 系列最低要求 |
| 575+ | CUDA 13.0 | torch 2.9.1 | RTX 50 系列推荐配置 |
如何查看驱动版本
在命令提示符中运行
nvidia-smi。驱动版本显示在右上角。如果提示命令未找到，你需要安装或更新 NVIDIA 驱动。
请始终保持 NVIDIA 驱动为最新版本：nvidia.com/Download
AMD GPU
Windows（DirectML）
Windows 上的 AMD GPU 支持使用 DirectML。请使用便携版安装包并添加 --directml 参数。可以使用但有一些限制：
- 性能：同级别 GPU 比 NVIDIA CUDA 慢
- 兼容性：部分自定义节点仅支持 CUDA
- 配置：使用便携版安装包并添加
--directml参数
支持的显卡：RX 6000 系列及更新型号（RDNA2+）
Linux（ROCm）
Linux 上的 AMD 使用 ROCm，性能优于 DirectML。参见手动安装了解 ROCm PyTorch 配置：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2.4
支持的显卡：RX 6000, RX 7000 系列（RDNA2/RDNA3）
Intel GPU
Intel Arc（XPU）
Intel Arc GPU 通过 XPU 后端提供实验性支持：
- 支持型号：Arc A770, A750, A580
- 状态：实验性 - 预期部分节点无法工作
- 配置：需要 Intel oneAPI 工具包和支持 XPU 的 PyTorch
Intel 核显
不推荐。共享内存速度太慢且容量有限，无法实际使用。
Apple Silicon（macOS）
M1、M2、M3 和 M4 芯片通过 MPS（Metal Performance Shaders）后端提供支持：
- 使用统一内存（CPU 和 GPU 共享）
- M1/M2 配 16 GB：可运行 SD 1.5 和 SDXL
- M3/M4 配 32 GB+：可运行 Flux 和部分视频模型
- 性能低于独立 NVIDIA GPU
仅 CPU 模式
ComfyUI 可以通过 --cpu 参数在 CPU 上运行。速度非常慢，仅适合测试：
- SD 1.5（512×512）：每张图约 5-10 分钟
- SDXL：每张图约 15-30 分钟
- 视频生成：不实用
RTX 50 系列配置指南
RTX 50 系列（5070 Ti、5080、5090）太新，许多现有教程尚未覆盖。以下是你需要的配置：
- 更新 NVIDIA 驱动到最新版本（575+）
- 安装支持 CUDA 13.0 的 PyTorch：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
- 已知问题：
- SageAttention 可能编译失败 - 使用
--use-pytorch-cross-attention作为临时解决方案 - 部分较旧的自定义节点需要更新以兼容 CUDA 12.8+
- Nunchaku 插件需要特定配置
- SageAttention 可能编译失败 - 使用
如果你在使用新的 50 系列 GPU 时遇到困难，我们的远程修复服务已经解决了大量此类案例 - 通常只需约 30 分钟。另请参阅常见问题 - RTX 50 系列获取更多故障排除技巧。