截至 2025 年 3 月，阿里巴巴的 Wan 2.1 以其從文字、圖片和影片參考中創建高品質影片的卓越能力，徹底改變了 AI 影片生成的格局。這個強大的 AI 解決方案需要大量的 GPU 資源才能發揮最佳性能，但並非每個人都能負擔直接購買高階 GPU 的費用。這本全面的指南探討了 Wan 2.1 的 GPU 需求，並將租用作爲購買的經濟高效替代方案，幫助您爲自己的 AI 影片生成專案做出明智的決策。
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Wan 2.1 是什麼
Wan 2.1 是阿里巴巴推出的全面開源影片基礎模型套件，以前瞻性的性能突破了影片生成的極限。這個強大的 AI 系統在多項任務中表現出色，包括文字轉影片、圖像轉影片、影片編輯、文字轉圖像，甚至影片轉音訊生成。在各項基準測試中，它 consistently 超越現有的開源模型和許多商業解決方案。
Wan 2.1 與眾不同之處在於它能夠渲染 「複雜動作」，創建出包含廣泛身體動作、複雜旋轉、動態場景轉換和流暢鏡頭運動的逼真影片。該 AI 能夠準確模擬真實世界的物理和真實的物體交互，例如女子從水中濺出或狗切番茄等例子。值得注意的是，Wan 2.1 是首個能夠在影片中生成中英文文字的影片模型，增強了其在不同語言中的實際應用。
阿里巴巴發布了兩個主要版本：一個是專為專業應用設計的完整 140 億參數模型，另一個是專為消費級 GPU 設計的較小 13 億參數模型（T2V-1.3B）。這種分層方法使技術對擁有不同硬體配置的用戶更加可及。
以下是阿里巴巴 Wan 2.1（通義萬象 2.1）影片生成 AI 系統中四種不同模型的詳細比較。
| 模型名稱 | 類型 | 參數數量 | 解析度 | 主要功能 | VRAM 需求 | 效能 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Wan2.1-I2V-14B-480P | 圖像轉影片 | 14B | 480P | 根據輸入文字和圖像生成複雜的視覺場景和動作模式 | 高 | 優於領先的閉源模型和所有現有開源模型 |
| Wan2.1-I2V-14B-720P | 圖像轉影片 | 14B | 720P | 與 480P 版本相同，但提供更高解析度輸出 | 非常高 | 達到 SOTA（業界最佳）性能 |
| Wan2.1-T2V-14B | 文字轉影片 | 14B | 480P 和 720P | 唯一能夠同時生成中文和英文文字的影片模型 | 高 | 在開源和閉源模型中建立新的 SOTA 性能 |
| Wan2.1-T2V-1.3B | 文字轉影片 | 1.3B | 480P | 專為消費級 GPU 設計，通過預訓練和蒸餾超越較大的開源模型 | 8.19GB | 在 RTX 4090 上 4 分鐘內生成 5 秒 480P 影片 |
Wan 2.1 在各種 GPU 平台上的運算效率
對 Wan 2.1 在不同 GPU 配置下的性能分析顯示出明顯的效率模式。讓我們來檢視每個 GPU 層級及其特點：
NVIDIA RTX 4090
入門級的 RTX 4090 在 T2V-1.3B 480P 測試中表現出適中的性能，處理時間從單一 GPU 的 261.4 秒到 8 倍 GPU 的 112.3 秒，同時保持相對較低的記憶體使用量（8.19-12.2GB）。這使其成為較小模型和較低解析度需求的理想選擇。
NVIDIA H20
H20 在 T2V-14B 和 I2V-14B 720P 模型中展現出強大的處理能力，但需要較長的處理時間（單 GPU 上 T2V-14B 為 6935.5 秒）和顯著的記憶體資源（最高 76.7GB）。其性能隨著多 GPU 擴展而大幅提升，在 8 倍 GPU 下 T2V-14B 可達 980.5 秒。
NVIDIA A800/A100
A800/A100 配置提供了一個折衷方案，處理時間約為 H20 的一半（單 GPU 上 T2V-14B 為 3342.6 秒）。在 8 倍 GPU 下，它為 T2V-14B 實現了 469.9 秒的驚人速度，同時保持高效的記憶體使用。
NVIDIA H800/H100
H800/H100 是最強大的解決方案，在所有配置中提供最佳性能指標——單 GPU 處理 T2V-14B 僅需 1837.9 秒，8 倍 GPU 達到了 287.9 秒的驚人效率。對於 I2V-14B，使用 8 倍 GPU 可達到最快的 238.8 秒處理時間。
資料來源：https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
為 Wan 2.1 租用 GPU 的好處
成本比較：租用 vs. 購買
在評估 Wan 2.1 的 GPU 方案時，租用與購買的財務影響值得仔細分析：
購買高階 GPU 需要大量前期成本：
- NVIDIA RTX 4090 24GB：1,600–2,000 美元
- NVIDIA A100 80GB：15,000–18,000 美元
- NVIDIA H100：25,000–30,000 美元
- 支援基礎設施：3,000–5,000 美元（散熱、電源、伺服器機架）
相比之下，租用提供了更分散的成本結構。例如，Novita AI 提供靈活的雲端 GPU 租用服務：
- NVIDIA RTX 4090 24GB：0.35 美元/小時
- NVIDIA A100 80GB：1.60 美元/小時
- NVIDIA H100 80GB：2.89 美元/小時
租用消除了擁有硬體所需的前期投資和維護成本，非常適合需要短期 GPU 使用或運算需求波動的專案。這種方法提供了成本效益和可擴展性，使用戶能夠根據工作負載強度調整資源，而無需承諾長期硬體投資。
無需前期投資即可使用最新硬體
租用 GPU 的主要好處之一是能夠在沒有高額前期成本的情況下使用最新硬體。像 Novita AI 這樣的供應商提供尖端 GPU，如 NVIDIA H100，讓用戶能夠在最新技術一推出時就立即利用 AI 和機器學習的最新進展，跟上快速發展的行業標準。
按需付費適用於不同專案階段
與租用 GPU 相關的按需付費模式對於具有不同發展階段的專案特別有利，每個階段需要不同等級的運算能力。早期階段可能需要最少的資源，而更密集的階段（如模型訓練或測試）則可能需要大量的 GPU 運算能力。租用允許根據每個階段量身定制的資源分配，確保在整個專案生命週期中實現最佳成本管理。
選擇 Wan 2.1 GPU 供應商的關鍵標準
效能與可擴展性
- 確保 GPU 滿足不同模型（T2V-1.3B、T2V-14B、I2V-14B）的 Wan 2.1 性能要求，包括單 GPU 和多 GPU（最多 8 個）部署。
- 考慮記憶體頻寬、處理時間和 GPU 間通訊效率，以避免性能瓶頸。
相容性與未來保障
- 確保 GPU 與 Hopper 架構以及 Wan 2.1 所需的軟體、驅動程式和函式庫相容。
- 監控生態系統的發展和更新，以確保 GPU 具有長期的可擴展性和可維護性。
成本與基礎設施效率
- 全面評估 GPU 價格（RTX 4090、A100、H20、H100）和支援基礎設施投資（散熱、電源、機架），平衡性能與預算需求。
- 考慮功耗和散熱要求，以優化運營成本，同時滿足性能目標。
使用 Novita AI 最大化 Wan 2.1 性能
優化您的 Wan 2.1 部署需要仔細考慮硬體和軟體因素。在使用像 Novita AI 這樣的雲端 GPU 解決方案時，您可以利用專門的配置來最大化性能並最小化成本。
有關 Wan 2.1 的 GPU 解決方案更多資訊，請訪問 [Novita AI](https://novita.ai/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign=Choosing the Right GPU for Your Wan 2.1) 網站。
結論
Wan 2.1 的 GPU 解決方案需要在性能和預算之間取得平衡。租用 GPU 提供了成本效益和靈活性，而無需大量前期成本。14B 模型需要專業 GPU，而 1.3B 變體在消費級硬體上運行良好。GPU 租用可以幫助您適應快速的 AI 進展，而無需重複的硬體投資。根據您的具體需求、預算和使用模式來選擇您的解決方案。
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常見問題
為什麼 VRAM 對運行 Wan 2.1 很重要？
足夠的 VRAM 對於處理 AI 影片生成中的大型數據集和複雜運算至關重要。VRAM 不足可能導致性能瓶頸並限制模型能力。
哪些 GPU 型號在運行 Wan 2.1 時很受歡迎？
受歡迎的選擇包括消費級 GPU（如用於較小模型的 RTX 4090）和專業級 GPU（如用於密集型大規模生產部署的 A100、H20 或 H100）。
雲端 GPU 供應商在 Wan 2.1 部署方面如何比較？
在比較雲端 GPU 供應商時，請考慮性能指標、多 GPU 擴展能力、區域可用性和總體成本等因素。每個供應商可能提供適合不同專案需求的專門配置。
[Novita AI](https://novita.ai/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign= A100 vs RTX 4080: Ultimate GPU Showdown for AI in 2025) [i](https://novita.ai/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign=Choosing the Best GPU for Machine Learning in 2025: A Complete Guidehttps://novita.ai/?utm_source=blogs_GPU&utm_medium=article&utm_campaign=Choosing the Best GPU for Machine Learning in 2025: A Complete Guide)是一個 AI 雲端平台，為開發者提供使用簡單 API 部署 AI 模型的簡便方法，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端用於建置和擴展。
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