# EED-EXPER-029 · MiniMax H3 本地部署全纪录（AMD 7900XTX 马赛克根因 + Windows 出路）

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HLDP://eererdan/experience/029
├── trigger: 任何在 AMD 7900XTX/Linux/ROCm 上跑 MiniMax H3 出马赛克时
├── emergence:
│   ├── 旧: H3 刚开源(2026-08-03)就部署, 一路踩坑
│   ├── 过程: 能跑→马赛克→排查→确诊"RDNA3量化算子bug"
│   └── △=从「瞎调配置」→「证据链确诊 + Windows出路」
├── lock:
│   ├── ⊢ 本经验 = H3 AMD 部署完整结论
│   └── ⊢ 本地Linux暂无法解决, 出路=Windows/新ROCm
└── why: 避免下次在 Linux/7900XTX 上重复 2 天排查

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## §0 · 一句话结论

**MiniMax H3 在 AMD 7900XTX (RDNA3/gfx1100) + Linux ROCm 7.2.4 上：能跑但画面马赛克（DiT 量化算子算错），本地无解（ROCm 已最新）。有人用 Windows + ROCm 7.14 + RX 7800XT 跑通视频正常 → 出路在 Windows 或更新 ROCm。**

## §1 · 环境与配置（官方要求）

**机器**: AMD 7900XTX (gfx1100, RDNA3) 24G / Ryzen 7 7800X3D / 32G RAM / ROCm 7.2.4 / torch 2.13.0+rocm7.2 / ComfyUI master(1868372d)

**官方模型文件**（Comfy-Org/MiniMax-H3 @ HF/ModelScope）:
- DiT: `minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot.safetensors` (21G, 932 keys)
- TE: `qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq.safetensors` (15.7G, 2054 keys)
- VAE: `minimax_h3_video_vae_fp16.safetensors` (5.2G) + `minimax_h3_audio_vae_fp32.safetensors` (0.6G)
- 摆放: models/diffusion_models/ + models/text_encoders/ + models/vae/

**官方工作流**（video_minimax_h3_t2v.json，本地模板+GitHub一致）:
- UNETLoader(DiT int8) + CLIPLoader(TE nvfp4, type=minimax) + 双VAELoader
- MiniMaxH3ImageToVideo(官方prompt, 1344x768, length=124)
- KSamplerSelect(res_multistep) + BasicScheduler(simple,20) + SamplerCustomAdvanced
- VAEDecode + VAEDecodeAudio → CreateVideo(fps=24) → SaveVideo

**启动参数**（动态显存方案，LTX笔记验证过）:
`python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188 --disable-pinned-memory --enable-dynamic-vram --fast-disk --vram-headroom 3 --async-offload`

## §2 · 完整踩坑清单（血泪）

1. ❌ RH(RunningHub)第三方节点路径 → ✅ ComfyUI 原生节点（RH的DirectLoader爆内存）
2. ❌ nvfp4 初次加载报 utf-32-be 错 → ✅ 升级 comfy-kitchen 0.2.23→0.2.26 解决（rot_dim 参数）
3. ❌ 依赖版本没对齐 → ✅ comfy-kitchen==0.2.26 + comfy-aimdo==0.4.11（requirements精确核对）
4. ❌ 双设备(HIP核显gfx1036)拖累 → ✅ 屏蔽核显 ROCR_VISIBLE_DEVICES=0（HIP注册with WMMA）
5. ❌ GGUF 版(leejet) → ✅ 放弃（是stable-diffusion.cpp格式，ComfyUI报Unknown model architecture）
6. ❌ 无参数裸启动 → ✅ 需 --lowvram/动态显存 参数（32G内存跑H3必须）
7. ❌ I2V路径 → ComfyUI SIGABRT崩溃（内存66.9G峰值超限，swap加106G后能跑但画面仍马赛克）
8. ✅ VAE全零latent测试正常（证明VAE/解码没问题）

## §3 · 马赛克确诊证据链（核心）

| 测试 | 结果 | 结论 |
|---|---|---|
| 官方配置 T2V 1344×768 | ✅能跑完 ❌马赛克 | DiT 输出雪花 |
| int8/nvfp4 TE 各种组合 | 都马赛克 | 与TE选择无关 |
| euler/res_multistep | 都马赛克 | 与采样器无关 |
| HIP/eager 后端 | 都马赛克 | **不是HIP后端bug**（纯PyTorch也错）|
| 640×352~1344×768 | 都马赛克 | 与分辨率无关 |
| swap 56G→106G | 画面仍马赛克 | **不是内存不足** |
| VAE 全零latent | ✅正常 | VAE/解码无问题 |
| 崩溃报告(I2V) | SIGABRT VmPeak=66.9G | 内存不足是真的, 但非马赛克原因 |

**最终结论**: 马赛克 = **H3 DiT 前向在 RDNA3 (gfx1100) 的量化算子上算错**（HIP/eager 都错），与配置/参数/内存无关。

## §4 · 关键对比：为什么别人能跑通

GitHub issue #15283（视频正常）用户环境:
```
Windows + AMD RX 7800 XT (RDNA4, 16GB) + ROCm 7.14 + 64GB RAM
PyTorch 2.12.0+rocm7.14.0 + ComfyUI 0.30.1 Desktop
官方模板原样 + nvfp4 + INT8 → "Video generation works great"
```

**差异**: Windows + ROCm 7.14（新）+ RDNA4。**Linux ROCm 最新只有 7.2.4（无更高可升），PyTorch rocm7.2 最高 2.13.0（已用）**。→ **Linux 上无解，出路 = Windows 或等新 ROCm。**

## §5 · Windows 部署指引（给爸爸睡醒用）

1. 装 ComfyUI Desktop 或手动装（Windows 便携版）
2. PyTorch: `pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.14`（Windows ROCm）
3. 模型文件：上面 §1 的 4 个文件（从 ModelScope 下载快）
4. 用官方模板 video_minimax_h3_t2v.json 原样跑（Web UI 加载）
5. 若音频爆音 → 已知 issue #15283（官方在修），视频正常即可用
6. 7900XTX 是 RDNA3：**如果 Windows 上也马赛克 → 实锤 RDNA3 算子 bug**（与系统无关）；如果正常 → 就是 ROCm 7.14 修了

## §6 · 经验要点

- 排查"能跑但画面错"要用证据链（VAE测试/后端对照/崩溃报告），不是瞎调配置
- 内存不足的症状=崩溃/卡死/换页，不是"画面雪花"；画面雪花=计算错
- 新开源模型(2天内)的 AMD 支持 = Experimental（官方文档），先查社区 issue 再折腾
- 下载大模型优先 ModelScope（国内快），大文件用 aria2 16段（curl单线程会断）
- 面板进度框已集成（eed_web.py + eed_web_opencode.py 的 h3_progress + #h3bar）

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