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English(EN) Ollama GPU Scheduling: Running Inference and ComfyUI on One RTX Without OOM

Ollama 和 ComfyUI 的 GPU 共享策略，适用于单块 RTX 用户

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文为用户提供了实用的策略，以便在单块 RTX GPU 上通过 Ollama 运行大型语言模型（LLMs）并使用 ComfyUI 生成图像（如 Stable Diffusion），同时避免出现显存溢出（OOM）错误。文章详细介绍了各种 LLMs（如 Qwen2.5 Coder 14B 和 Llama3.1 8B）以及 Stable Diffusion 模型（SDXL、带 ControlNet 的 SD 1.5）的大致显存消耗，并就 16GB RTX 5060 Ti 上可行的模型组合提供了指导。作者提出了两种主要的调度方法：基于时间的调度，为每个应用程序分配特定的时间窗口；以及基于优先级的访问，应用程序根据预定义的优先级级别请求 GPU 时间。 AI

影响 使用户能够在有限的硬件上同时运行多个 AI 模型，最大限度地利用资源。

排序理由 本文提供了优化现有硬件用于 AI 相关任务的实用建议和技术策略，而非宣布新产品或研究突破。

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Ollama 和 ComfyUI 的 GPU 共享策略，适用于单块 RTX 用户

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ayraix ·

    Ollama GPU调度：在一张RTX上运行推理和ComfyUI而不发生OOM

    <p><em>Strategies for sharing a single RTX GPU between Ollama LLM inference and ComfyUI Stable Diffusion on the same homelab machine.</em></p> <h2> The VRAM Reality Check: What Actually Fits on a 16GB RTX 5060 Ti </h2> <p>Understanding your hardware limits is the first step to su…

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