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A simple node that can dynamically adjust the reserved memory of a workflow in real-time.
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## 2026-09-08 DynamicVRAM 兼容修复
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- 调整预留显存不再重新调用 aimdo 的 `init()`，避免重置原有 NVML 压力检测开关。
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- 使用 aimdo 0.4.10 和 0.5.2 均提供的专用 headroom setter；未启用 DynamicVRAM、aimdo 不可用或旧版本缺少该接口时，仍保留普通显存预留功能。
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- 使用 ComfyUI 运行时接口后，同步实际生效的预留值，不覆盖 ComfyUI 的默认下限。
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- 节点参数、输入输出和现有工作流保持兼容，不强制安装或升级 aimdo。
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- 旧版 SimpAI Studio 的运行时预留接口也有同类调用，需要同步更新 Studio；仅更新节点不能修复旧接口内部的行为。
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- 此修复针对设置被意外重置的问题，不保证解决所有 OOM；运行中的后端需要重启后加载修改。
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本地兼容测试：`python -m unittest discover -s tests -v`。测试使用模拟后端，不启动 GPU 或生成任务。
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更新
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##新版ComfyUI具有Pin Memory特性，会直接显示部分卸载到内存的模型为共享显存的使用。只要调节到采样速度和显卡功耗正常就可以。
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2025-10-21增强节点功能
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1，可以作为随机种子节点，每次运行均检测和和修改显存策略。可选开关。
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2，前置输入可以不接。增加后置输出随机种子和预留数值。后置输出也可以不接。
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3，增加前置清理显存的开关，可以作为显存清理节点使用。可以选择在输出前用手动模式恢复环境变量为默认（0.6GB）。
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4，增加最大预留值，在Auto档生效，某些情况防止预留过大，但也会削弱Auto的能力。
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2025-10-21 Enhanced Node Features
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1. Can function as a random seed node, detecting and modifying VRAM strategy with each run. Optional toggle.
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2. Front-end input can be left unconnected. Added back-end output for random seed and reserved value. Back-end output can also be left unconnected.
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3. Added a front-end VRAM cleanup toggle, allowing use as a VRAM cleanup node. Option to restore environment variables to default (0.6GB) manually before output.
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4. Added maximum reserved value, effective in Auto mode, preventing excessive reservation in certain cases while slightly reducing Auto mode's capability.
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2025-10-10新增自动模式，自动模式会检测系统“已使用”的显存数量，再叠加用户设置值进行预留。避免多进程用户因为显存问题卡住运行。
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预留数值可以为负值，配合自动模式计算用。
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一个可以实时调节工作流预留显存的简单节点，跑满显卡最大功率，解除显存焦虑。
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接在排行较前的节点处即可，观察windows任务管理器共享显存溢出多少，就需要设置保留多少（可以略微多一点），填入该数值。运行工作流实时生效，输入单位是GB。
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2026-06-27 DynamicVRAM compatibility update
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- The node now updates ComfyUI DynamicVRAM / comfy-aimdo simple vram headroom when DynamicVRAM is enabled.
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- On ComfyUI builds that provide `model_management.set_extra_reserved_vram()`, the node uses that runtime API. On official builds without that API, it still updates `EXTRA_RESERVED_VRAM` and then syncs DynamicVRAM headroom from the node itself.
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- Auto mode can use torch CUDA memory info when NVML is unavailable or fails to initialize.
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