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用 Turing 版 SageAttention2 替换 TORCH_MATH 后端,解开了之前反复出现的 832×480×124帧/ 448×256×362帧/1024×576×60帧 OOM;又修复了 asyncio.CancelledError 被 contextlib.suppress (Exception) 漏接导致任务卡死在 running 的根因 bug。基于修复后的完成检测,实测出 4 个分辨率 的真实 CUDA OOM 上限(448×256 是画质上限,非显存上限),写进 server.py 的提交校验和 console 的分辨率/时长下拉联动,超上限请求直接拒绝而不是排队后才失败。详细过程和数据见 CHANGELOG.md 和 raylight/notes.md。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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补齐 h3-rtxpro6000-setup.md(另一线程的调研,之前只在磁盘上没提交)。 新增 raylight-comfyui-multi-gpu-eval.md:2K 分辨率外推显示 2080Ti 显存 需求随 rows 超线性增长,DiffSynth-Studio 现有架构不支持多卡拆分单次生成; 调研到 Raylight(ComfyUI 插件)支持 Turing+PCIe+MiniMax-H3 的序列并行, 但要换整套推理引擎,是独立迁移项目。建议先做 quality-tuning-plan.md 里不用下载东西的两项,排除画质问题不是量化精度导致的,再决定要不要推进。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>