Comfy Compiler slows down MiniMax H3 video generation

快速结论：该问题通常出现在使用包含 Comfy Compiler 相关改动的 ComfyUI 版本跑 MiniMax H3 视频生成时：高分辨率、显存接近占满的负载下生成速度明显变慢，并常在第 1 步后卡住。优先排查 Comfy Compiler 开关与 PyTorch/CUDA 组合，再对照其他同类 Issue 定位。

适用环境：Issue 中确认涉及的环境为：ComfyUI（含 commit 804eb5513a9dec3c0e624044ba72a2c026d92491 的版本），显卡 RTX 5090 32 GB，启用 DynamicVRAM；报告者测试的 ComfyUI 版本为 v0.41.0，PyTorch 2.12.0+cu130 与 2.14.1+cu130 / 2.14.1+cu132。作者也确认已关闭自定义节点后问题仍存在。

最快修复方案：可优先尝试用 --disable-comfy-compiler 启动 ComfyUI。Issue 作者明确表示该启动参数可以修复自己遇到的变慢问题；但后续测试报告指出它在 PyTorch 2.14.x 上未必有效，因此只作为首选尝试项，而非已确认的通用一步修复方案。

注意事项：--disable-comfy-compiler 并非对所有环境都验证有效；在 PyTorch 2.14.x 上仍有明显变慢的报告。回退 PyTorch 版本同样属于单个报告者的 A/B 结果，是否适用于其他硬件与依赖组合尚未确认。Issue 已关闭并合并到其他报告，原始问题没有给出完整日志和最终修复提交。

问题场景

用户在 ComfyUI 中运行 MiniMax H3 视频生成，使用了包含 Comfy Compiler 相关提交的最新代码。日志显示 MiniMax H3 模型已准备为动态 VRAM 加载，随后生成在第 1 步完成后停滞。报告者说明在生成 1024 × 1792 视频、显存被占满时问题更明显。

报错原文

[INFO] Requested to load MiniMaxH3
[INFO] 0 models unloaded.
[INFO] Model MiniMaxH3 prepared for dynamic VRAM loading. 38444MB Staged. 320 patches attached. Force pre-loaded 210 weights: 1175 KB.

(It gets stuck after the 1st step is done)

原因分析

可能原因与 Comfy Compiler 在高显存占用场景下引入的额外开销或执行路径问题有关：报告者关闭 --disable-comfy-compiler 时出现变慢并卡在第 1 步之后，加该参数后恢复正常。另一方面，补充测试显示在相同 ComfyUI v0.41.0、相同 CUDA 13.0 下，仅把 PyTorch 从 2.12.0 换到 2.14.1，单步耗时就从约 16.8 s/it 升到约 62.9 s/it；换到 PyTorch 2.14.1 + CUDA 13.2 后更慢。因此也可能是较新的 PyTorch/Triton 栈与当前 ComfyUI 组合共同导致，而非单一 Comfy Compiler 开关问题。

环境排查

确认 ComfyUI 版本是否包含 commit 804eb5513a9dec3c0e624044ba72a2c026d92491 或后续相关改动。
确认 PyTorch 版本与 CUDA 构建标签，例如 PyTorch 2.12.0+cu130 与 PyTorch 2.14.1+cu130 的差异。
确认是否启用 DynamicVRAM，以及生成分辨率是否接近占满显存（报告中为 RTX 5090 32 GB，1024 × 1792）。
确认启动参数中是否使用 --disable-comfy-compiler。
确认是否禁用全部自定义节点，Issue 作者已做过该测试但问题仍存在。
记录单步耗时（s/it）作为前后对比基线。

解决步骤

先用相同工作流、模型和素材记录当前 MiniMax H3 生成的单步耗时，作为对比基线。
可优先尝试：在启动 ComfyUI 时加入 --disable-comfy-compiler，重新运行同一视频生成任务，观察是否不再卡在第 1 步之后、单步耗时是否恢复。
若加该参数后仍慢，检查 PyTorch 与 CUDA 组合。可参考补充测试，在保持 ComfyUI 与 CUDA 13.0 不变的前提下，将 PyTorch 从 2.14.1 回退到 2.12.0 进行 A/B 对比；回退前需自行评估依赖兼容性。
避免同时改动 ComfyUI 版本、PyTorch 版本和 CUDA 版本，以便判断是哪一项导致性能变化。
在测试时使用干净环境重建，避免旧包残留干扰结果。
如问题仍复现，补充完整日志和系统信息，并关注该 Issue 合并到的其他报告（#16150、#16144、#16140）中的后续定位。

验证方法

用相同工作流、相同模型、相同分辨率和参考素材重新生成 MiniMax H3 视频，确认第 1 步后不再长时间停滞，且单步耗时明显低于问题状态下的数值。建议至少对比两次运行结果，并记录 ComfyUI 版本、PyTorch 版本、CUDA 版本和是否启用 --disable-comfy-compiler，便于判断性能是否真正恢复。