运行图生视频/文生视频（如Wan2.2）的显卡配置总结
Wan2.2 是一个基于深度学习的视频生成项目，支持 图生视频（Image-to-Video） 和 文生视频（Text-to-Video） 任务，类似于 Stable Video Diffusion 或 RunwayML 的视频生成模型。这类任务对 GPU 的 显存、算力、架构 要求较高，以下是推荐的显卡配置总结：
1. 最低配置（勉强可跑，低分辨率/低帧率）
显卡型号显存算力（FP16）适用场景NVIDIA RTX 306012GB~13 TFLOPS720p 视频生成，低 batch sizeNVIDIA RTX 4060 Ti16GB~22 TFLOPS1080p 低帧率生成NVIDIA A200012GB~8 TFLOPS仅测试，不推荐
限制：
只能跑 低分辨率（如 512x512），batch size=1。生成速度较慢（可能 1-2 分钟/帧）。可能需要 模型量化（如 FP16/INT8） 才能运行。
2. 推荐配置（流畅运行 1080p 视频）
显卡型号显存算力（FP16）适用场景NVIDIA RTX 309024GB~36 TFLOPS1080p 视频生成，batch size=2NVIDIA RTX 409024GB~82 TFLOPS4K 低帧率生成NVIDIA A600048GB~38 TFLOPS适合长视频生成NVIDIA A100 40GB40GB~78 TFLOPS专业级训练/推理
优势：
可运行 1080p 视频生成，batch size≥2。支持 更高帧率（24FPS+）。适合 微调模型 或 长视频生成。
3. 高端/服务器级配置（4K/高帧率/批量生成）
显卡型号显存算力（FP16）适用场景NVIDIA H100 80GB80GB~197 TFLOPS4K 60FPS 视频生成NVIDIA A100 80GB80GB~124 TFLOPS多任务并行推理2x/4x RTX 4090（NVLink）48GB（聚合）~164 TFLOPS高性能生成
适用场景：
4K 超清视频生成。批量生成（如广告/影视特效）。多任务并行（如同时跑文生视频+图生视频）。
4. 其他替代方案
(1) 华为昇腾（Ascend）
Ascend 910B（算力 ~256 TFLOPS FP16）可运行 Wan2.2，但 依赖 MindSpore 框架，生态适配较差。需要 华为 CANN 工具链 转换模型（如 ONNX → OM）。
(2) AMD ROCm（如 MI250X）
理论上支持 PyTorch，但 Wan2.2 可能未优化 AMD 架构，性能不如 NVIDIA。仅推荐 实验性尝试。
(3) 云服务（低成本方案）
AWS（p4d.24xlarge - A100 x8）Google Cloud（A100/A2）华为云（Ascend 910）
5. 关键影响因素
显存（VRAM）：
12GB → 勉强跑 720p。24GB+ → 流畅 1080p。40GB+ → 4K/长视频。 算力（TFLOPS FP16）：
< 20 TFLOPS → 生成速度慢。> 50 TFLOPS → 适合实时/高帧率。 架构优化：
NVIDIA Ampere/Ada Lovelace（RTX 30/40 系）比 Pascal（GTX 10 系）快 3-5 倍。CUDA + Tensor Core 对 PyTorch 优化更好。
6. 总结推荐
需求推荐显卡预估性能入门体验RTX 3060 12GB720p，低帧率1080p 流畅RTX 3090/40901080p 24FPS4K/专业级A100/H1004K 60FPS国产替代Ascend 910B需适配 MindSpore
建议：
如果预算有限，可尝试 云服务（如 AWS A100）。RTX 4090 是目前性价比最高的消费级选择（24GB 显存 + 高算力）。企业级推荐 A100/H100，适合稳定生产环境。
官网硬件测试数据：
如果有具体需求（如分辨率、帧率、batch size），可以进一步优化配置！