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之前撞过好几次 CUDA OOM，事后查 nvidia-smi 才发现是别的工作负载（比如旧 minimax-h3 四卡 worker）在偷偷抢显存，提交任务前完全看不出来。raylight/server.py 的 /health 新增 gpus 字段 （直接读 nvidia-smi，不缓存），console 的 /v1/backends 是纯透传所以不用改，前端在原来的 "后端: ready/排队/运行中"下面加每张卡的显存占用(GB)/百分比/利用率，超过18GB标⚠。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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排队/取消：新增 cancelled 状态区分"排队未跑就被取消"和"运行中被打断"；运行中任务现在能点 "停止"——实测确认 ComfyUI 的 /interrupt 打断不了 Raylight 的 Ray 子进程（打断前后 GPU 一直 100%利用率），唯一办法是硬重启整个服务，已实测两种场景（初始化阶段/满载采样阶段）都能正确 收回 GPU。 参考视频/音频：GenReq 加 reference_video_urls/reference_audio_urls，用 ComfyUI 核心节点 LoadVideo→GetVideoComponents 接参考视频（自动带上视频自己的音轨），LoadAudio 接独立音频。 console 上传接口按类型分级限流，"多参考图生视频"tab 加对应上传框，task.html 的参考图/视频/ 音频现在都能直接预览播放（不再只显示文件名），不再需要跳出去看。 顺带修复：报错文本截取从头/尾盲截改成直接定位"XxxError: ..."模式，不会再被 traceback 里的 超长张量 dump 淹没掉真正的报错原因；console 自己的 partition 判断补上新字段，跟 raylight 那份 保持一致。 Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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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>