## Обзор

Узел MultiGPU CFG Split позволяет распределить диффузионную обработку между несколькими GPU, установленными в одном компьютере. Прирост скорости зависит от workflow, но в обычных сценариях уже измеряли ускорение до 1.95x.

## Важные детали

Смешивать разные типы GPU нельзя. Установленные GPU должны быть одинаковыми, например 2x 5090 или 2x 5080.

ComfyUI автоматически обнаруживает несколько установленных GPU при запуске.

## Поддерживаемые GPU

Любая однородная конфигурация с двумя GPU на архитектуре Ampere или новее, например 2 x 3090 или 2 x RTX6000 Pro.

## Поддерживаемые модели

* LTX-2.3  
* WAN 2.2  
* FLUX.2 Klein - базовые версии  
* Z-Image  
* Stable Diffusion 3.5 Large  
* Hunyuan Video  
* Qwen-Image-Edit-2511  
* Hunyuan-3D-v2.1  
* SDXL

## Входы

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `model` | Модель, которую нужно подготовить для использования MultiGPU CFG Split перед запуском сэмплера. | MODEL | Да | Н/Д |
| `max_gpus` | Максимальное число одинаковых GPU, которые будут использоваться для разделения нагрузки. Установите это значение по количеству одинаковых GPU в системе. | INT | Да | Минимум: 1<br>Шаг: 1<br>По умолчанию: 2 |

## Выходы

| Имя выхода | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `MODEL` | Модель, подготовленная для MultiGPU CFG Split и готовая к ускоренному семплированию. | MODEL |

## Размещение узла и примечания к workflow

![image1.png](./asset/image1.png)

Поле `max_gpus` нужно установить по максимальному числу одинаковых GPU, установленных в системе.

**Размещение узла:** MultiGPU CFG Split нужно ставить между узлом загрузки модели и узлом сэмплирования. Если к выходу модели у загрузчика подключены другие узлы, MultiGPU CFG Split должен быть последним узлом в этой цепочке перед узлом сэмплирования.

![image2.png](./asset/image2.png)

**Требования к workflow:** Этот узел разделяет диффузионный workflow на уровне CFG. Поэтому значение CFG в workflow должно быть больше 1. Дистиллированные workflow, которым нужен CFG = 1, не покажут прироста производительности при использовании MultiGPU CFG Split на нескольких GPU.

## Проверка использования нескольких GPU

Когда вы запускаете workflow с включенным MultiGPU CFG Split, можно открыть Диспетчер задач Windows и выбрать раздел производительности.

![image3.webp](./asset/image3.webp)  

![image4.png](./asset/image4.webp)

Во время работы sampler в workflow вы должны увидеть активность на обеих установленных GPU.

## Пример multi-GPU workflow: (Wan 2.2 FP8)

[Пример workflow (Wan 2.2 FP8)](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/embedded-docs/refs/heads/main/comfyui_embedded_docs/docs/MultiGPU_WorkUnits/asset/video_wan2_2_14B_t2v_mGPU.json)

> Эта документация была создана с помощью ИИ. Если вы обнаружите ошибки или у вас есть предложения по улучшению, пожалуйста, внесите свой вклад! [Редактировать на GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/MultiGPU_WorkUnits/ru.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `7293ee785e29aea9a1a70a10444b99e89fb23c866505628ec57c209a2b8aaee0`