ComfyUI v0.3.33 실행 옵션 완전정복: SageAttention부터 FP16까지 성능 최적화 방법

AI 이미지 및 영상 생성에 특화된 ComfyUI는 사용자의 GPU 성능과 작업 목적에 따라 다양한 실행 옵션을 제공합니다. 특히 WAN 시리즈나 FramePack 기반의 고해상도 영상 생성 작업에서는 실행 환경 설정이 결과물에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 글에서는 ComfyUI를 실행할 때 .bat 파일에서 추가되는 옵션들의 의미를 중심으로 분석하고, 각 옵션이 실제 워크플로우에 어떤 영향을 주는지 정리했습니다.

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🔧 ComfyUI 실행 시 주요 옵션 설명 및 실전 활용 팁

1. --use-sage-attention

• 기능: 메모리 효율적인 attention 방식으로, 고해상도 작업에서 VRAM을 아끼고 처리 속도를 빠르게 함.
• 활용 팁:
  • WAN2.1 및 FramePack과 같은 멀티프레임 기반 영상 생성 워크플로우에서 매우 효과적
  • 설치 시 triton, torch, cuda, python 버전 호환 필수 확인 (관련 문제 제보)
  • 일부 노드에서 미호환 또는 dtype mismatch 발생 가능성 있음

2. --fast fp16_accumulation

• 기능: FP16 연산으로 전환하여 VRAM을 절약하면서 연산 속도 증가
• 활용 팁:
  • RTX 30/40 시리즈 이상 GPU에서 효과적
  • 영상 프레임 수가 많거나 해상도가 높은 프로젝트에 적합
  • 단, 일부 detailer나 고정밀 작업에서는 품질 저하나 속도 저하 우려됨

3. --lowvram

• 기능: U-Net을 나눠서 순차적으로 처리, 낮은 VRAM 환경에서 강제 실행 가능
• 활용 팁:
  • 8~12GB VRAM GPU에서 꼭 필요한 옵션
  • 다만 속도는 매우 느려질 수 있으므로 대량 처리보다는 단일 이미지 위주로 추천

4. --highvram

• 기능: 모델을 GPU에 상주시켜 매 실행마다 모델 로딩 시간을 줄임
• 활용 팁:
  • 연속 작업이 많은 경우 매우 유리함 (예: 배치 처리 or 워크플로우 반복 테스트)
  • VRAM 부족 시 충돌 가능하므로 사용 전 nvidia-smi 등으로 메모리 확인 권장

5. --cpu

• 기능: GPU 없이도 실행 가능하지만 연산 속도는 극히 느림
• 활용 팁:
  • GPU 없는 환경에서 노드 설치 확인이나 테스트 목적 정도로만 사용

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🚀 상황별 추천 실행 조합

1. 영상 기반 프레임 생성 중심: --use-sage-attention
   → SageAttention은 메모리 절약과 연산 안정성이 강점. 특히 WAN2.1과 궁합이 좋음.
2. 4K 이상 해상도 또는 24GB VRAM 활용 환경: --fast fp16_accumulation
   → 연산 속도 향상, 처리량 증대. 단, 정밀도 민감 작업에는 유의.
3. 중급 GPU 사용자 (8~12GB VRAM): --lowvram
   → 강제 종료 줄이고 안정성 확보.
4. 배치 테스트 환경 또는 반복 워크플로우 최적화: --highvram
   → GPU 메모리 상태 체크 후 안정적으로 적용 가능.
5. 워크플로우 디버깅 또는 기본 상태 확인: (옵션 없이 실행)
   → 설정 변경 전후의 안정성 테스트용으로 유리.

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🧠 실전 팁과 커뮤니티에서 수집한 주의사항

• SageAttention은 설치 환경에 따라 오류가 자주 발생하므로 환경 변수와 PyTorch/Triton 버전 정확히 일치시켜야 함 (Reddit 사례)
• fp16_accumulation은 일부 작업에선 연산 정확도 저하 및 반복 변환으로 인해 처리 시간 증가 가능
• lowvram은 실행은 되지만 실행 시간 대비 효율이 떨어지는 경우가 많으므로 반복 테스트엔 비효율적
• xformers와 --use-sage-attention을 동시에 사용 시 충돌 발생 가능성 있음. 반드시 하나만 선택할 것

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ComfyUI의 실행 환경 설정은 단순한 퍼포먼스 문제를 넘어서 작업의 효율성과 품질에 직결됩니다. 위 내용을 참고하여 자신의 작업 목적에 가장 적합한 실행 옵션 조합을 선택해보세요. 향후 각 실행 방식별 실제 벤치마크 결과나 VRAM 사용량 비교도 블로그에서 상세히 다룰 예정입니다.