ComfyUI 新插件WanVideo Enhanced BlockSwap (CUDA Optimized) ：CUDA 优化版智能显存管理节点

在运行大型视频生成或扩散模型时，显存（VRAM）不足是常见瓶颈。为解决这一问题，开发者eddyhhlure1Eddy推出 Enhanced BlockSwap (CUDA Optimized) ——一款专为 ComfyUI 设计的高性能内存管理节点，通过智能分块交换与 CUDA 核心级优化，显著提升 GPU 利用率并防止 OOM（内存溢出）错误。

• GitHub：https://github.com/eddyhhlure1Eddy/IntelligentVRAMNode

该节点特别适用于 RTX 3090、4090、5090 等大显存设备，在处理长序列视频生成、高分辨率图像推理等重负载任务中表现优异。

核心功能亮点

1. 智能 VRAM 管理

• 自动 VRAM-DRAM 平衡
  基于模型结构、层数与硬件规格进行数学建模，精确计算最优内存分配比例。
• 50% 阈值触发机制
  当 VRAM 使用率超过 50% 时，自动启用分块迁移策略，提前预防溢出。
• VRAM 优先 + DRAM 缓冲
  关键张量保留在显存中以保证性能，非关键大张量按需迁移到系统内存（DRAM），实现平滑过渡。
• 实时监控防溢出
  动态追踪显存占用、传输带宽与 GPU 利用率，确保推理过程稳定运行。

2. CUDA 层面深度优化

• 多流并行传输
  利用 CUDA 多流（Multi-Stream）技术，实现计算与数据搬运重叠，最大化 GPU 利用率。
• 自动硬件调优
  支持 RTX 3090/4090/5090 等主流型号，根据 SM 数量、显存容量自动配置最佳参数。
• 智能流数量调节
  动态调整 num_cuda_streams，匹配当前任务的并行需求，避免资源浪费或竞争。
• 带宽目标自适应
  根据可用 VRAM 容量智能设定 bandwidth_target，平衡速度与稳定性。

3. 核心算法设计

• 张量优先级管理
  区分关键计算张量与临时缓存，优先保留前者于 VRAM。
• 数学驱动的内存分配
  不依赖经验参数，而是基于模型大小与硬件能力进行量化决策。
• 动态 blocks_to_swap 计算
  自动确定每次应交换的模块数量，减少手动调参负担。
• 全程性能监控
  提供 GPU 利用率、显存使用、PCIe 传输速率等关键指标反馈。

安装步骤

1. 复制文件夹
   将 IntelligentVRAMNode 文件夹复制到你的 ComfyUI 插件目录：

   ComfyUI/custom_nodes/IntelligentVRAMNode/
   

2. 重启 ComfyUI
   启动或重启 ComfyUI，加载新节点。
3. 查找节点
   在节点浏览器中搜索以下类别：
   → WanVideoWrapper / Enhanced
   使用节点：WanVideo Enhanced BlockSwap (CUDA Optimized)

推荐配置（推荐新手使用）

WanVideo Enhanced BlockSwap (CUDA Optimized):
├── auto_hardware_tuning:        True     # 启用自动调优（推荐）
├── vram_threshold_percent:      50.0     # 显存超 50% 触发迁移
├── enable_cuda_optimization:    True     # 开启 CUDA 多流优化
├── enable_dram_optimization:    True     # 启用 DRAM 缓冲优化
└── debug_mode:                  False    # 关闭调试日志

此模式适用于绝大多数场景，无需手动干预即可获得良好性能。

手动配置（高级用户）

WanVideo Enhanced BlockSwap (CUDA Optimized):
├── auto_hardware_tuning:        False    # 关闭自动调优
├── blocks_to_swap:              8        # 自定义交换块数
├── num_cuda_streams:            12       # 设置 CUDA 流数量
├── bandwidth_target:            0.8      # 显存使用目标比例
└── vram_threshold_percent:      50.0     # 触发阈值保持默认

⚠️ 注意：仅当 auto_hardware_tuning = False 时，blocks_to_swap 和 num_cuda_streams 才生效。

参数说明表

实测性能提升（RTX 5090, 32GB VRAM）

内存管理策略总结

• ✅ VRAM 优先：保障核心计算路径低延迟
• ✅ DRAM 智能缓冲：作为溢出层，不中断流程
• ✅ 分层迁移机制：按张量重要性分级处理
• ✅ 动态自适应调整：实时响应负载变化，持续优化