显卡图像/视频生成性能实测：30/40/50 系列对比、显存卸载机制与真实性能瓶颈解析

在 AI 图像与视频生成领域，一个长期存在的误解是：只要显存足够大，就能流畅运行高质量模型。

但事实并非如此。许多用户花高价购买 24GB 显存的显卡，却发现生成 720p 视频仍卡顿；而有些人用 16GB 显存配合合理配置，反而能稳定出片。

Reddit 用户 Volkin1 最近发布了一组详实的显卡基准测试，聚焦于 ComfyUI 环境下的图像与视频生成任务，涵盖 RTX 30/40/50 系列主流型号，并深入分析了显存卸载机制、PCIe 数据吞吐表现以及实际性能瓶颈。

本文基于其原始数据与观察，进行系统性整理与解读，帮助你做出更理性的硬件决策。

⚠️ 说明：本测试专注于 图像与视频生成（如 Wan2.1/2.2、Flux、Qwen、Kontext 等模型），不适用于大语言模型推理评估。所有测试均使用原生 ComfyUI 工作流，启用 Torch 编译与 fp16 累积，以实现最优性能与内存管理。

测试环境与方法

测试目标

• 比较主流消费级与专业级显卡在高分辨率 AI 视频生成中的表现
• 分析显存不足时，系统内存卸载的实际效率
• 提供最小与推荐配置建议，指导购买决策

核心参数

• 模型：Wan2.2 / Wan2.1 FP16，720p 分辨率，81 帧视频
• 框架：ComfyUI（官方原生工作流）
• 优化：启用 Torch 编译 + fp16 累积
• 测试平台：本地桌面 + 云服务器双环境验证
• 监控工具：英伟达系统日志，监测 PCIe Rx/Tx 传输速率

显存卸载真相：内存并不“慢”

一个普遍误区是：当显卡显存不足时，将模型部分加载到系统内存（RAM）会导致严重性能下降——因为“内存比显存慢”。

但 Volkin1 的实测数据表明：这种性能损失远比想象中小，关键在于现代 PCIe 总线的带宽能力和卸载机制的设计。

实测数据（RTX 6000 PRO 与 RTX 5080）

这意味着系统可以在每秒约 1 GB 的速率下，将模型块从内存动态加载到显存。

而 PCIe 5.0 x16 的理论带宽为：

3.938 GB/s × 16 = 63 GB/s

即使考虑到协议开销和实际调度延迟，实测峰值可达 9.21 GB/s，远高于当前 AI 推理中模型块交换的实际需求。

结论：

• 系统内存作为“扩展显存”是完全可行的
• 卸载带来的性能损失微乎其微，尤其在合理调度下
• 所谓“内存太慢”的说法，在现代 PCIe 架构下已不成立

卸载是如何工作的？——提前预取机制

那么，为什么卸载能如此高效？

根据观察，现代 AI 推理框架（如 ComfyUI）的卸载机制本质上是一种异步预取策略：

1. 显卡正在处理第 N 步时
2. 系统提前将第 N+1 步所需的模型权重从内存加载到显存
3. 当显卡完成第 N 步后，所需数据已就绪

这种“流水线式”加载极大减少了等待时间，使得即使部分模型驻留在内存中，也能实现接近全 显存 运行的效率。

💡 类比：就像视频播放时提前缓冲下一帧，而不是边播边等。

此外，ComfyUI 提供多种内存管理参数，可精细控制卸载行为：

• --novram：禁用显存优化
• --lowvram：优先使用系统内存
• --reserve-vram：保留部分显存用于关键操作

这些选项让开发者可根据硬件灵活调整策略。

各显卡表现与显存需求分析

1. 显存使用情况（峰值）

✅ 启用 Torch 编译后，显存占用平均降低 15%-20%

2. 性能差异的真实原因

很多人认为 RTX 5090 比 RTX 6000 PRO 慢是因为“频繁卸载”，但实测显示：

• 主要差距来自 CUDA 核心数量：5090 比 6000 PRO 少约 4000 个核心
• 卸载本身并非瓶颈，PCIe 带宽足够支撑
• 真正限制性能的是计算单元数量与架构效率

这也解释了为何某些 24GB 显存的消费卡在复杂工作流中仍不如专业卡流畅。

购买建议：三档配置推荐

基于实测数据与成本效益分析，Volkin1 提出以下三类配置建议：

1. 最低配置（预算有限）

📌 12GB 显存已不足以应对 720p 以上视频生成，不推荐。

2. 性价比首选（追求流畅体验）

✅ 适合内容创作者、独立工作室，兼顾性能与成本。

3. 高端专业配置（极致性能）

💼 适合影视级 AI 制作、企业级渲染集群。

FP4 支持：50 系列的关键优势

RTX 50 系列引入了对 FP4 精度的硬件级支持，这在 AI 推理中具有重要意义：

• 模型体积缩小近 50%
• 推理速度提升 1.3–1.8 倍
• 显存占用显著降低

这意味着即使在 16GB 显存下，50 系列也能运行原本需要 24GB 的模型。

🔍 示例：Wan2.2 模型在 FP4 下可压缩至原大小的 55%，大幅缓解显存压力。

因此，如果考虑长期使用，50 系列是更优选择。

重要提醒：工作流影响巨大

本文所有测试均基于 原生 ComfyUI 工作流。

如果你使用第三方插件或封装工具（如 Kijai 的包装器），虽然功能更强大，但可能：

• 内存管理策略不同
• 卸载效率降低
• 实际显存占用更高

因此，同样的硬件，在不同工作流下表现可能差异显著。

建议：

• 优先使用官方或社区验证的内存优化工作流
• 合理配置 --lowvram 等参数
• 避免盲目追求“一键生成”，牺牲稳定性

结语：别只看显存，系统协同才是关键

这场测试给我们最重要的启示是：

AI 生成性能 ≠ 显存大小

真正的瓶颈往往不在“有没有 24GB”，而在：

• 是否合理利用 PCIe 带宽
• 是否启用 Torch 编译与 fp16
• 是否选择支持新精度格式（如 FP4）的硬件
• 是否搭配足够大的系统内存

未来的 AI 推理，是显卡、处理器、内存与 PCIe 总线的协同作战。

盲目堆显存不如构建一个均衡高效的系统。