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Vera1.1 推理压测：不同画布尺寸下吞吐量、显存、延迟基准测试

用户12512581

发布于 2026-08-21 10:58:40

发布于 2026-08-21 10:58:40

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概述

AI 视频生产规模化落地的核心前提，是可量化的性能基准与可预期的算力成本。当前很多团队部署 Vera1.1 时，普遍依赖经验估算硬件需求，要么显存预留不足导致大画幅任务频繁 OOM，要么算力资源闲置造成成本浪费；尤其无限画布场景下，不同尺寸、分块策略的性能差异极大，缺乏统一基准数据支撑决策。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

#无限画布工程化

#AI 视频推理压测

目录

一、测试方案与基准环境说明
- 1.1 硬件与系统环境
- 1.2 控制变量与测试维度
- 1.3 测试画布场景选型

二、不同画布尺寸核心性能基准数据
- 2.1 H100-80G 单卡全场景基准测试
- 2.2 跨硬件平台 4K 场景性能对比
- 2.3 核心功能开关对性能的影响

三、性能规律深度解读
- 3.1 显存占用的非线性增长与分块拐点
- 3.2 吞吐量的边际衰减效应
- 3.3 延迟的构成与优化空间

四、生产环境性能调优落地清单
- 4.1 显存优化（优先解决 OOM 问题）
- 4.2 延迟优化（提升单任务生成速度）
- 4.3 吞吐量提升（最大化单卡产能）
- 4.4 云平台实例选型参考

五、团队算力规划与工程化管理心得
- 1. 建立三级算力资源池
- 2. 用基准数据做成本核算
- 3. 压测常态化，版本更新必复测
- 4. 性能优化优先级：参数调优 > 架构优化 > 堆硬件

FAQ（常见问题）
- Q1：同样是 H100 显卡，为什么我部署的 Vera1.1 速度比基准数据慢？
- Q2：RTX 4090 能跑 8K 无限画布吗？
- Q3：分块渲染是不是分块越小，显存占用越低？
- Q4：INT8 量化后画质下降明显吗，生产环境能用吗？
- Q5：多卡集群的吞吐量是单卡的线性倍数吗？
- Q6：私有化部署怎么根据业务量估算需要多少卡？