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以前の記事の最後に「–novram」でテストしてみますと書いたと思うのですが、少し動かしてみたので記事にします。
動画生成はComfyUIを使っています。導入手順はこちらです。
使用したモデルファイル等は、こちらの記事を参考にしてください。
ggufのモデルは以下からダウンロードできます。
bullerwins/Wan2.2-I2V-A14B-GGUF at main
We???re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
huggingface.co
今回使ったワークフローです。
Q4_K_M.ggufを使って「–novram」の動作検証
追記
2025/12/4の時点でRadeonで「–novram」を使うと高確率でHIPのメモリアクセスエラーが起こるようです。
前回の記事の生成条件そのままに、起動オプションだけ変更します。
python ./main.py --auto-launch --disable-xformers --use-pytorch-cross-attention --novramです。
「–novram」でなぜタイル切り替えが発生しなかったのか理由はよくわかりませんが、その分だけ処理が速くなっているようです。
VAEデコード中のVRAM使用量は？
「–novram無し」バージョンの時はタイルに自動的に切り替わっていることから、VRAMは確実に枯渇しているはずですが、「–novram」バージョンはタイルに切り替わっていないことから、16GBで足りているということになります。
気になったので再調査してみました。
なんとかタイルに切り替わらずに済んでいたということでしょうか。
ということは同じ9060XTでも8GB版はたぶんタイルに切り替わりますよね。
最後に
「–novram」オプションでVAE処理が速くなるのも意外でしたが、推論速度が変化しなかったというのも驚きでした。
まだROCmやpytorchの進化で推論速度も変わってくるかもしれませんが、とりあえず今のところは「–novram」オプションは有効みたい。
次の記事では、推論時にVRAMに余裕があったことから動画の生成フレーム数をもっと増やして試してみたいと思います。
今回は以上です。
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