Windows部署ComfyUI的性能优化策略有哪些

1. 硬件配置优化

• 优先选择NVIDIA显卡：ComfyUI对NVIDIA显卡的CUDA加速支持最完善，推荐使用RTX 30系列及以上（如RTX 3060 12GB、RTX 4090 24GB），确保显卡驱动版本≥CUDA 11.8要求；避免使用AMD集成显卡（性能不足）或无独立显卡的设备。
• 升级内存与存储：内存建议≥16GB（处理高分辨率图像或批量生成时需32GB及以上），存储采用NVMe SSD（如1TB NVMe SSD），提升模型加载与临时文件读写速度。

2. 显存管理优化

• 启用低显存模式：通过ComfyUI启动参数或插件设置（如--lowvram），强制模型使用更少显存；或使用“低显存模型”（如Stable Diffusion 1.5 pruned版），减少显存占用。
• 降低生成分辨率：高分辨率（如4K）图像会大幅增加显存消耗，建议根据需求调整分辨率（如512x512或1024x1024），平衡质量与性能。
• 拆分大型工作流：将复杂工作流（如包含多个模型、高分辨率图像的任务）拆分为多个小工作流，避免一次性加载过多模型或数据，减少显存峰值占用。

3. 软件与依赖优化

• 使用国内镜像源：将PyTorch、ComfyUI等依赖的下载源替换为国内镜像（如清华PyTorch镜像、GitCode），加快安装速度。
• 安装加速插件：通过社区插件提升推理速度，如TeaCache（缓存中间结果减少重复计算）、WaveSpeed（开启torch.compile加速文生图/视频）、SageAttention（比FlashAttention2提速2.1-3.1倍）等；需提前安装Triton（≥3.1.0，适配CUDA 12.x）作为底层依赖。
• 优化PyTorch配置：安装支持GPU的PyTorch版本（如torch==2.2.0+cu121），并通过torch.cuda.set_per_process_memory_fraction限制单进程显存使用，避免显存溢出。

4. 工作流设计优化

• 简化节点逻辑：减少不必要的节点（如多余的图像调整、重复的模型调用），缩短计算链路；例如，将多个图像处理节点合并为一个。
• 异步处理与批量控制：对于批量生成任务，合理设置批量数量（如每次生成4-8张），避免同时占用过多显存；利用ComfyUI的异步队列功能，提高资源利用率。

5. 容器化部署优化（可选）

• 使用精简镜像：选择yanwk/comfyui-boot:cu124-slim等最小化镜像，减少容器启动时间和资源占用。
• 正确挂载卷与指定GPU：将模型目录（如/root/.cache）映射到宿主机卷，避免容器重启后模型丢失；通过NVIDIA_VISIBLE_DEVICES指定使用的GPU（如0,1表示使用第0、1张GPU），优化多GPU资源分配。