在本博客中，我们将理清优化 Stable Diffusion 模型的问题，并提出对资源有限的硬件 (比如 CPU) 减负的流程。尤其是和 PyTorch 相比，我们速度提高了 5.1 倍，内存减少了 4 倍。Stable Diffusion 的优化 在 Stable Diffusion 的 管线 中，UNet 的运行是最计算昂贵的。因此，对模型的推理速度，针对 UNet 的优化...
现在，我们用默认的float32数据类型构建一个StableDiffusionPipeline，并测量其推理延迟。from diffusers import StableDiffusionPipelinemodel_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)prompt = "sailing ship in storm by Rembrandt"latency = elapsed_time(pipe,...
在本博客中,我们将理清优化 Stable Diffusion 模型的问题,并提出对资源有限的硬件 (比如 CPU) 减负的流程。尤其是和 PyTorch 相比,我们速度提高了 5.1 倍,内存减少了 4 倍。 Stable Diffusion 的优化 在Stable Diffusion 的管线中,UNet 的运行是最计算昂贵的。因此,对模型的推理速度,针对 UNet 的优化能带来足够...
但是,为资源受限的应用程序优化Stable Diffusion模型需要的不仅仅是运行时优化。这就是 OpenVINO神经网络压缩框架(NNCF) 的模型优化功能发挥作用的地方。 在这篇博文中,我们将概述优化Stable Diffusion模型的问题,并提出一种工作流程,该工作流程可在资源受限的硬件(例如 CPU)上运行时显着降低此类模型的延迟。特别是,与...
在本博客中,我们将理清优化 Stable Diffusion 模型的问题,并提出对资源有限的硬件 (比如 CPU) 减负的流程。尤其是和 PyTorch 相比,我们速度提高了 5.1 倍,内存减少了 4 倍。 Stable Diffusion 的优化 在Stable Diffusion 的 管线 中,UNet 的运行是最计算昂贵的。因此,对模型的推理速度,针对 UNet 的优化能带来...
在之前的几篇博文中，我们已经展示了 AMX 的优势: 微调 NLP transformers 模型、对 NLP transformers 模型进行推理，以及 对 Stable Diffusion 模型进行推理。本文将展示如何在英特尔第四代至强 CPU 集群上微调 Stable Diffusion 模型。我们用于微调的是 文本逆向 (Textual Inversion) 技术，该技术仅需少量训练样本即可...
幸运的是,英特尔提供了一套强大的工具,可以帮助我们在其 CPU 上加速 Stable Diffusion 的推理过程。 首先,让我们了解一下 OpenVINO。OpenVINO 是英特尔提供的一个开源工具套件,用于优化计算机视觉和深度学习工作负载。它可以充分利用英特尔硬件的特性,如矢量化、多线程等,从而大幅提升模型的推理速度。通过 OpenVINO,我们...
Stable Diffusion 的优化 在Stable Diffusion 的管线中,UNet 的运行是最计算昂贵的。因此,对模型的推理速度,针对 UNet 的优化能带来足够的效益。 然而事实表明,传统的模型优化方法如 8-bit 的后训练量化,对此不奏效。主要原因有两点: 其一,面向像素预测的模型,比如语义分割、超分辨率等,是模型优化上最复杂的,因为...
如你所见,OpenVINO 是加速 Stable Diffusion 推理的一种简单有效的方法。与 Sapphire Rapids CPU 结合使用时,和至强 Ice Lake 的最初性能的相比,推理性能加速近 10 倍。 如果你不能或不想使用 OpenVINO,本文下半部分会展示一系列其他优化技术。系好安全带! 系统级优化 扩散模型是数 GB 的大模型,图像生成是一种...
【新智元导读】北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架,通过引入Winograd算法和多项策略,显著提升了图像生成速度和内存效率,最高可提速4.79倍。 在AI生成图像领域,Stable Diffusion已经成为一个里程碑式的工具,凭借其强大的图像生成能力,被广泛应用于艺术创作、商业设计等领域。