换一个 attention 节点，AMD iGPU 本地跑 MiniMax-H3 提速 2.5 倍
ShamanFlamingoFR · reddit · 2026-09-21
作者在三周前于 Ryzen AI Max+ 395（Radeon 8060S iGPU，128GB 统一内存）上本地运行 MiniMax-H3 视频生成后跟进：同样机器、同样图、同样模型，单次评测耗时从 45.7 秒降到 18.3 秒，端到端冷启动从 521 秒降到 206 秒，提速关键不是量化或 flag，而是一个 attention 节点终于有了对应内核。
核心做法
- 在 MiniMaxH3PDDAccApply 和 BasicGuider 之间插入 ModelAttentionBackend("comfy kitchen attention") 节点，其余设置不变；输出质量无损失（31.6 dB PSNR，音频相关性 0.995）。
- 该节点早在 8 月就进了 ComfyUI core，但当时内核未随附：comfy-kitchen 0.2.31 的 hip 后端没有 solattn；0.2.34（ComfyUI 0.36.0 锁定版本）加入 solattn/solattnchunked，并在 architectures. 中明确支持 gfx1150–1153，是官方支持路径而非偶然。
- 启动日志里 Found comfykitchen backend hip: 一行必须列出 solattn，否则节点会静默无效。
- 节点里的 pytorch attention 选项在 fp8 主干上会触发 HIP kernel launch 失败，gfx1151 上 SDPA 路径仍不可用。
其他进展
- 之前 Windows 上必须加 --disable-dynamic-vram 的崩溃（comfy-aimdo 0.4.15 的 vbar access violation）已在新版修复：ComfyUI 0.36.0 锁定 0.5.3，四次运行零崩溃，且冷启动更快（206s vs 266s），该 flag 未来将被移除。
- torch 显存碎片从 21.1 GB 降到 2.0 GB。
结论修正：时钟和权重不变的情况下，仅换 attention 实现就拿到 2.5 倍加速，说明此前的「带宽瓶颈」结论需要修正——瓶颈其实是 split attention 分块计算在 VRAM 里往返中间结果产生的额外流量，融合 INT8 内核消除了它。三段式 15 秒片段整链渲染从 31 分 40 秒缩至 13 分 11 秒（×2.4）。
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