Comfyui和Wan2.1 在 Ascend NPU 上的 算子问题

日期：2026-10-18 环境：B 机（Atlas 800IA2, Ascend 910B4, CANN + torch_npu 26.x） 目标：让 WanVideoWrapper（kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper）在 NPU 上跑文生视频

一、问题

在华为Asecnd NPU 800A2上，部署comfyui，跑 Wan2.1-T2V-1.3B 文生视频 workflow 时报错。WanVideoSampler 在forward中报：

File ".../wanvideo/modules/model.py", line 248, in rope_apply_3d freqs_i = torch.cat([ ^^^^^^^^^^^ File ".../torch_npu/csrc/aten/ops/op_api/CopyKernelOpApi.cpp:89" NPU function error: call aclnnInplaceCopy failed, error code is 161002 AclNN_Parameter_Error(EZ1001): tensor 0 not implemented for DT_COMPLEX128, should be in dtype support list [DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT64, DT_FLOAT16, DT_INT16, DT_INT8, DT_UINT8, DT_DOUBLE, DT_COMPLEX64, DT_BFLOAT16, DT_BOOL]

二、根因

1. Wan2.1 RoPE 用 complex dtype：torch.polar(ones, freqs)默认输出complex64
2. NPU 算子aclnnCat不支持DT_COMPLEX128：NPU 算子支持列表里只有DT_COMPLEX64，没有DT_COMPLEX128
3. dtype promotion：当多个 complex tensor cat 阶段，NPU 上 implicit 提升到complex128，超出算子支持范围

三、解法：monkey patch torch.cat

在 WanVideoWrapper 的__init__.py末尾加：

# NPU compatibility monkey patch: torch.cat on NPU promotes complex64 to complex128 # but aclnnCat does not support complex128. Cast back to complex64 before cat. import torch as _torch _orig_cat = _torch.cat def _npu_safe_cat(tensors, dim=0, *args, **kwargs): tensors = list(tensors) for i, t in enumerate(tensors): try: if hasattr(t, 'dtype') and t.dtype == _torch.complex128: tensors[i] = t.to(_torch.complex64) except Exception: pass return _orig_cat(tensors, dim=dim, *args, **kwargs) _torch.cat = _npu_safe_cat

四、为什么这个 patch 起作用

1. 在 cat 之前拦截：检查每个输入 tensor 的 dtype
2. complex128→complex64强制转换：NPU 算子能接受complex64
3. 不影响其它 dtype：其它 dtype tensor 透传不改动
4. 只在 WanVideoWrapper 模块加载时执行一次：进程内所有torch.cat都受影响（包括 WanVideoSampler、VAE、T5、CLIP 等所有调用）

五、验证

打 patch 后重启 ComfyUI（import 时执行 patch），跑测试 prompt：

之前：error 161002，DT_COMPLEX128 unsupported 之后：status: success output: test_1.3b_shot1_00001.mp4 (5.06s, 81 frames, 832x480)

六、风险与副作用

七、复现步骤

1. 安装 WanVideoWrapper（任意版本）
2. 把上面 patch 追加到/workspace/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-WanVideoWrapper/__init__.py末尾
3. 重启 ComfyUI
4. 跑任意 WanVideo workflow

八、传到容器内的方法

容器内编辑文件常用方法：

• heredoc：常被 bash 多层嵌套吃掉引号（不可靠）

• base64 传递（推荐）：

  PATCH_B64=$(echo "patch content" | base64 -w0) docker exec comfyui bash -c "echo $PATCH_B64 | base64 -d >> /path/to/__init__.py"

• docker cp：host 文件 → 容器文件（偶尔 race condition 失败）

• 直接在容器内写文件（最稳）：

  docker exec comfyui bash -c "cat >> /path/to/__init__.py" << 'EOF' ...patch content... EOF

九、为什么不用改 WanVideo Wrapper 源码本身

可以考虑给 kijai 提 PR 加 NPU dtype 检查，但：

1. NPU 算子限制是 Ascend 特有，WanVideo Wrapper 是社区项目，主要跑 NVIDIA
2. 改源码需要 fork + 维护分支，长期成本高
3. Monkey patch 写在__init__.py末尾，升级时重写即可

十、其它 dtype 问题

如果遇到其它 dtype（fp64, fp128 等）NPU 算子不支持，可以扩展 patch：

_DTYPE_FALLBACK = { _torch.complex128: _torch.complex64, _torch.float64: _torch.float32, # 谨慎使用，会丢精度 } def _npu_safe_cat(tensors, dim=0, *args, **kwargs): tensors = list(tensors) for i, t in enumerate(tensors): try: if hasattr(t, 'dtype') and t.dtype in _DTYPE_FALLBACK: tensors[i] = t.to(_DTYPE_FALLBACK[t.dtype]) except Exception: pass return _orig_cat(tensors, dim=dim, *args, **kwargs)

附：错误码速查