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結論：このエラーは今回の RTX 5090 では144本回しても再現しませんでした。出たときは、報告がある --disable-comfy-compiler を試す価値があります。
できること
- エラーの意味をつかむ
- 報告されている回避策を試す
- Issue に書くと役に立つ情報を控える
難易度：やさしい。所要時間：回避策の確認は約10分。
大事な前提：私の環境では起きていないので、回避策が効くところは確かめられていません。下の回避策は Issue の報告で、公式の推奨ではありません。
どんなエラーか
動画を続けて作っていると、SamplerCustomAdvanced や KSampler で次のように止まることがあります。
RuntimeError: aimdo memory compile error: could not start recording文の出どころは comfy-aimdo の malloc_graph.py です。ComfyUI の「モデルコンパイラー」が、メモリーの使い方の記録を始めようとして失敗したときに出ます。なぜ記録を始められないのかは、コードからは分かりません。
公開の Issue では、次のような報告があります（2026年11月4日時点、どちらも開いたまま）。
| Issue | 報告の内容 |
|---|---|
| #17096 | VRAM 8GB、RAM 32GB。LTX を8本キューすると5本目付近で出ることがある。再起動が必要 |
| #16342 | RTX 5090（v0.35.2）の H3 の最初の1本で発生。RTX 5060 Ti などでも報告あり |
同じ Issue でも、「たまに出る」という報告と「毎回出る」という報告があります。
今回の結果
エラーが出るまで回す前提で、Issue に近い条件を試しました。
144本すべて成功で、このエラーは1回も出ませんでした。 サーバーのログにも aimdo memory の行はありません。
| 条件 | 内容 | 本数 | エラー |
|---|---|---|---|
| 指定なし | 8本と20本の連続、1280×704 を4本 | 32 | 0 |
--reserve-vram 24 | 20本の連続、解像度の上げ下げ、Qwen-Image 2.1 と交互 | 48 | 0 |
24 ＋ --disable-pinned-memory | 8本の連続、解像度の上げ下げ、Qwen-Image 2.1 と交互 | 36 | 0 |
--reserve-vram 28 | 8本の連続、解像度の上げ下げ | 20 | 0 |
24 ＋ --disable-comfy-compiler | 8本の連続 | 8 | 0 |
VRAM 容量が少ない環境を想定した簡易テストです。実際の 8GB・12GB 搭載 GPU での動作を再現・保証するものではありません。 この PC は RAM が 128GB あるので、RAM が足りない状況は作れていません。
報告されている回避策
再起動する
報告者は、一度出ると同じ処理がすぐ失敗し、ComfyUI の再起動が必要だったと書いています。まず ComfyUI を完全に閉じて起動し直します。
--disable-comfy-compiler を付ける
#16342 の報告者はこれで同じグラフが通ったと書き、#17096 の報告者も解決したと書いています。
ポータブル版なら、起動の bat の行に足します。
.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --windows-standalone-build --disable-comfy-compilerComfyUI の説明では「モデルコンパイラーを、CUDA グラフの機能も含めて無効にする」オプションです。
今回の H3 の条件では、付けても遅くなりませんでした。
| 条件（960×544、5秒、8 ステップ） | 1本（中央値） |
|---|---|
--reserve-vram 24 | 35.2秒 |
24 ＋ --disable-comfy-compiler | 35.4秒 |
他のモデルや VRAM の条件では変わる可能性があります。問題がないなら、付けたままにする理由はありません。
--disable-pinned-memory は回避策とは別
#17096 の報告者はこれを付けた状態でエラーに遭っています。今回は付けても出ませんでしたが、--reserve-vram 24、960×544、5秒、8 ステップの中央値で、上の表の 35.2秒（20本）が 42.3秒（8本）に遅くなりました。このエラーの対策としての効果は、私には分かりません。
別のエラーと混同しない
似たものに aimdo memory compile error だけの文や、HostBuffer.read_file_slice failed があります。Issue の議論では、原因が別の可能性があるとされています。
#16223 で挙がっているのは、環境変数に残っていた CUDA_VISIBLE_DEVICES が原因だったという報告と、ネットワーク共有上のモデルで起きたという報告です。文が少し違うと、対処も違うかもしれません。 エラーの全文を確かめてください。
起きたときに控えること
Issue のコメントでも求められている情報です。再現しない人が多いエラーなので、役に立ちます。
- 何本目で起きたか、起動からの時間
- 直前に使っていたモデルと、切り替えの有無
- 起きた直前の VRAM と RAM の使用量
- 再起動ですぐ直るか
--disable-comfy-compilerで通るか- ComfyUI と comfy-aimdo の版
つまずいた点
最初は、VRAM を絞れば簡単に出ると予想していました。--reserve-vram 28 まで絞っても、エラーは出ずに通ります。--reserve-vram は実際の少ない VRAM とは別物だと改めて分かりました。
計測の最後まで1本も失敗しなかったので、「再現しない」という結果そのものを記事にしています。
よくある質問（FAQ）
Q. VRAM が少ないと起きますか？
報告には VRAM 8GB も 32GB もあります。今回は VRAM の量との関係を確かめられていません。
Q. 更新で直りますか？
今回は最新に近い v0.44.0 で出ていません。ただし古い版で試していないので、更新で直るとは言えません。2026年11月2日にも「まだ時々出る」というコメントがあります。
Q. カスタムノードが原因ですか？
#17096 は「カスタムノードを外しても出た」にチェックがあり、#16342 は標準のグラフでの報告です。今回はカスタムノードなしで試しました。
Q. LTX なら出ますか？
試していません。今回は H3 と Qwen-Image 2.1 Turbo です。
まとめ
- 今回の144本では再現しませんでした。あなたの環境で出ないとは言えません。
- まず再起動し、続くなら
--disable-comfy-compilerを試します。 - 文の違いと、起きた条件を控えておいてください。
検証メモ
- 本数：H3 が大半で、Qwen-Image 2.1 Turbo の画像を交互に16枚含みます。
- 動画の条件：H3 ref2va pruned int8、基本は 960×544・5秒・8 ステップ。解像度の上げ下げは 1344×768 との交互（約103秒）、大きい条件は 1280×704・90 フレーム（約50秒）です。測定用のワークフローは速度の記事と同じ構成です。
- キューの方法：実行前にまとめてキューに入れました。条件ごとに ComfyUI を起動し直しています。
- 所要時間：約2時間で、ComfyUI の1プロセスで最大48本です。Issue のように長時間の普段使いを続けたわけではありません。
- 版：ComfyUI v0.44.0、comfy-aimdo 0.6.0、comfy-kitchen 0.2.40、PyTorch 2.14.0+cu130。#16342 の報告は v0.35.2 と comfy-aimdo 0.5.3 です。古い版は試していません。
- 未確認のこと：回避策が実際に効くこと、LTX、2段階の処理、参照の多いワークフロー、実際の少ない VRAM、少ない RAM、ページファイルの影響、複数の GPU。
