在AutoDL云平台上使用V100-32GB GPU部署Qwen3-32B大模型的测试报告：配置环境包括PyTorch 2.5.1、Python 3.12和CUDA 12.4。模型下载后测试显示，推理速度达29.64 tokens/s，GPU利用率94%，显存占用20.8GB/32GB。整个测试过程耗时27.5秒，其中prompt处理速度284.28 tokens/s。该配置成功运行了32B参数规

本文介绍了在CentOS-7系统上配置ComfyUI运行Flux Schnell模型的方法。硬件配置包括Tesla V100-32G显卡，使用GGUF格式加载flux1-schnell-Q4_K_S.gguf模型。通过安装ComfyUI-GGUF插件并修改工作流节点，实现了1024x1024图像的7秒/张生成速度，GPU内存占用仅7-8GB。相比FP16格式，GGUF加载方式显著降低了显存需求，同

摘要：在CentOS-7系统环境下，使用Tesla V100-32G显卡运行ollama测试qwen3:32b模型。测试显示，该配置下模型推理速度为25.34 tokens/s，显存占用22.3GB/32GB，GPU利用率达94%。虽然V100显卡已非最新，但测试结果表明其性能仍能满足个人使用需求，特别是在32GB大显存支持下能有效处理大模型推理任务。整个测试过程耗时约1分6秒，完成了1653个提

本文介绍了在CentOS-7系统下使用ComfyUI进行图像生成的环境配置和性能表现。系统搭载E5-2680V4处理器、64GB内存和Tesla V100-32G显卡，运行ComfyUI 0.4.0版本。通过下载Z-Image-Turbo模型和相关文件，在1024x1024分辨率下生成"晨露珠"主题图像。测试结果显示GPU利用率100%，显存占用12-13GB，平均生成时间约7

速度还是可以的,一般问题都OK的，其他性能还要再测测。

摘要：在CentOS-7系统环境下，使用配备Tesla V100-32G水冷显卡的服务器运行qwen3:30b模型进行测试。结果显示总处理时长为18.88秒，生成1344个token的速率为72.35 tokens/s。GPU温度维持在31℃，显存占用19.2GB/32GB，利用率达84%。测试表明V100显卡性能显著优于P40，水冷散热效果出色，温度控制在40℃以下。

本文介绍了在CentOS-7系统上使用Tesla V100-32G显卡运行ComfyUI（0.4.0版本）生成图像的过程。通过将模型转换为GGUF格式（使用z_image_turbo-Q4_K_M和Qwen3-4B-Q4_K_M模型），并调整工作流节点配置，实现了1024x1024分辨率图像的生成。测试结果显示，GPU利用率达100%，显存占用6-8GB，单张图像生成时间约12秒。该方法有效降低了

摘要：本文记录了在CentOS-7系统下使用Tesla V100-32G显卡运行Wan2.2图生视频模型的过程。系统配置为双路E5-2680V4处理器和64GB内存，通过ComfyUI 0.4.0框架执行。测试显示，生成1280×720分辨率、5秒视频耗时约16分钟，峰值显存占用17GB。虽然GGUF格式降低了显存需求，但生成时间未见明显优化。完整工作流程包括模型下载、参数配置及性能监控数据。

【代码】第五十七篇-ComfyUI+V100+安装。

本次演示使用v1-5-pruned-emaonly.safetensors，放入ComfyUI/models/checkpoints。Ctrl+S 保存工作流配置。生成的效果不好，后期再调整。选中，填写，OK保存。