Multi-GPU in ComfyUI (local, remote and cloud GPUs)

ComfyUI 分散拡張機能

数ヶ月間悩まされていた問題を解決するために、この拡張機能を開発してきました。複数のGPUを所有しているにもかかわらず、ComfyUIでは一度に1つしか使用できず、かつ使いやすい方法がなかったのです。

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主な機能：

• ローカルワーカー：同じマシン内の複数のGPUを使用

• リモートワーカー：ネットワーク上の他のコンピュータのGPUリソースを活用

• クラウドワーカー：RunpodなどのクラウドサービスでホストされたGPUを安全なトンネル経由で利用

• 並列処理：複数のバリエーションを同時に生成

• 分散アップスケーリング：大規模なアップスケールタスクを複数のGPUに分割

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実際のパフォーマンス：

• 4つのGPUを使用したUltimate SD Upscaler：23秒 → 7秒

あらゆるワークフローを簡単に変換：

1. Distributed Seedノードを追加 → サンプラーに接続

2. Distributed Collectorノードを追加 → VAEデコードの後

3. パネルでワーカーを有効化

4. すべてのGPUがついに協力して動作する様子をご覧ください！

アップスケーリング：

• Ultimate SD UpscalerノードをUltimate SD Upscaler Distributedノードに置き換えるだけでOKです。

私は2台のマシン（合計7つのGPU）でこれを使用していますが、非常に安定しています。

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GitHub：https://github.com/robertvoy/ComfyUI-Distributed

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📚 リソース：

🔗 WAN 2.2 ワークフロー

🔗 GitHub

📺 "RunPodにクラウドワーカーをデプロイする"チュートリアル

📺 最新のアップデート動画

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セットアップに関する質問や、より詳しい技術情報をお知らせします！