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VRAM para modelos de vídeo

Planos oficiais de um só GPU: T2V/I2V/S2V A14B precisa de 80 GB; TI2V-5B pode funcionar em 24 GB (RTX 4090) com descarga, convertido de dtype e T5 em CPU. Tudo o resto é compressão comunitária ou mais GPUs.

80GB4090offload
Nesta página 4
Estaca de VRAM: UMT5, DiT especialistas, ativações, VAE
Onde a memória vai: codificador de texto, DiT pesos, ativações / CFG, VAE.
Tabela oficial de eficiência computacional entre GPUs para Wan2.2
O tempo total oficial (s) / pico GPU memória (GB) da tabela README.

README pavimentos

ModeloSingle oficial GPUAs bandeiras são chamadasMulticulturaisGPU
T2V-A14B / I2V-A14B / S2V-14B≥ 80 GB--offload_model Verdadeiro --convert_model_dtype [--t5_cpu]FSDP + Ulysses, FlashAttention3 em Hopper
TI2V-5B≥ 24 GB (4090)Descarga + convertição + --t5_cpuO mesmo caminho FSDP; soltar descarga em 80 GB para ir mais rápido

Nota de tabela de eficiência: expandir imediatamente; 14B multi-GPU usa --ulysses_size 4/8 --dit_fsdp --t5_fsdp; médias após aquecimento. Leia a PNG para os números por SKU em vez de citar um blog s ele funciona em 8 GB.

Os botões que realmente movem a agulha

  • --offload_model Verdadeira página DiT bloqueia para CPU entre passos.
  • --t5_cpu / --t5_fsdp UMT5-XXL é enorme; não deixe em um cartão 24 GB ao lado da 5B DiT.
  • --convert_model_dtype tipo param_d, não de 4 bits.
  • Resolução e conteúdo de quadros comprimento da sequência é o assassino de ativação.
  • CFG um segundo para a frente, a menos que o gráfico a fusão.
  • FP8 / GGUF / destillar ver as páginas de quantização quando 80 GB é fantasia.

Perguntas frequentes

Será que 24 GB vai correr T2V-A14B?
Não com o oficial generate.py - Usem vários tipos de...GPU, ou uma comunidade FP8/GGUF- Desistimos a embalagem e esperamos trocas de qualidade e velocidade.
Por que 1280×704 e não 1280×720 em 5B?
A grade 5B 720P é 1280×704 / 704×1280, por isso alinha-se com os parches VAE de alta compressão.

Fontes primárias

Verificado com o README do Wan-Video/Wan2.2 · 28 de agosto de 2026

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