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快速结论：该报错发生在 ComfyUI 使用 comfy-kitchen attention 加速 MiniMax H3 int8 模型推理时，源于 int8 量化路径对 Q/K 张量的内存对齐要求未被满足。优先确认 ComfyUI 是否已升级到 0.33.0 或更高版本，该版本已修复此问题。

适用环境：Issue 中确认的环境为 Windows 便携版 ComfyUI 0.31.0，Python 3.11.8，PyTorch 2.9.1+cu130，NVIDIA GeForce RTX 3060，comfy-kitchen 0.2.30。另有用户反馈在 torch 2.9.0+cu130、RTX 3090 上同样复现。

最快修复方案：将 ComfyUI 升级到 0.33.0 或更高版本。Issue 作者已确认升级后问题得到解决。

注意事项：社区提供的 `attention.py` 临时补丁（对 batch size 为 1 的张量强制 contiguous）并非通用解决方案——有用户在 RTX 3090 上测试后反馈无效，仅建议作为临时尝试。

问题场景

用户在使用 ComfyUI 加载 MiniMax H3 int8 量化模型时，通过 SamplerCustomAdvanced 节点运行采样，启用 comfy-kitchen attention 加速后触发报错。使用 Sage-Attention 时一切正常，问题仅在 comfy-kitchen 的 int8 路径中出现。

报错原文

RuntimeError: quant_qk_per_thread_int8: Q/K base pointers and B/H/N strides must preserve 4-element alignment

原因分析

该报错来自 int8 量化 attention 的内核实现，要求 Q/K 张量的基础指针、batch/head/sequence 维度步长必须满足 4 元素内存对齐。可能是 ComfyUI 在 int8 推理链路中对 Q/K 张量做了转置或 reshape 后产生了非连续（non-contiguous）内存布局，破坏了内核的对齐假设；也可能是 comfy-kitchen 0.2.30 与 ComfyUI 0.31.0 之间的 int8 接口不兼容。社区临时补丁只在特定 batch size 下有效，说明是通用修复而非个别环境问题。

环境排查

确认 ComfyUI 版本是否为 0.33.0 或更高（Issue 反馈该版本已包含修复）。
确认 PyTorch 版本及 CUDA 构建（受影响用户为 2.9.0/2.9.1 + cu130）。
确认 comfy-kitchen 版本（受影响版本为 0.2.30）。
记录显卡型号（RTX 3060 和 RTX 3090 均可复现，并非特定显卡问题）。

解决步骤

首选：升级 ComfyUI —— 将 ComfyUI 升级到 0.33.0 或更高版本，该版本已确认修复此问题。
临时方案（可优先尝试）：编辑 comfy\ldm\modules\attention.py，在 _comfy_kitchen_int8_inputs 函数中，于 mask 处理之前加入以下代码片段，强制 batch size 为 1 时 Q/K/V 张量连续：
```
if b == 1:
    q, k, v = (t if t.is_contiguous() else t.contiguous() for t in (q, k, v))
```
注意：此补丁为社区“vibe fix”，未经过完整验证，有用户反馈在 RTX 3090 上无效。
降级使用替代方案：在问题修复前，可暂时改用 Sage-Attention 替代 comfy-kitchen attention 完成推理。

验证方法

升级或应用补丁后，重新加载 MiniMax H3 int8 模型并运行同一工作流（可通过禁用所有自定义节点、仅保留基础工作流来缩小排查范围）。若 SamplerCustomAdvanced 节点能正常完成采样且无该 RuntimeError 报错，即说明问题已解决。建议同时对比 int8 与普通精度模型的推理输出，确认画质无异常。