值得一提的是，在优化和加速 Stable Diffusion 模型的过程中使用了 OneFlow 自研编译器，不仅让 PyTorch 前端搭建的 Stable Diffusion 在 NVIDIA GPU 上跑得更快，而且也可以让这样的模型在国产 AI 芯片和 GPU 上跑得更快，这些将在之后的文章中揭秘技术细节。
模型:Stable Diffusion 1.5 2、测试结果 在各种gpu上的性能测试结果，如下图所示（上图第一行为Xformers，第三行为Aitemplate ，第四行为OneFlow ）:加速度比较如下:OneFlow > TensorRT > Aitemplate > Xformers。与RTX 3090上的Xformers相比，OneFlow实现了211.2%的相对加速，在RTX 4090上实现了205.6%的加速。
模型:Stable Diffusion 1.5 2、测试结果 在各种gpu上的性能测试结果,如下图所示(上图第一行为Xformers,第三行为Aitemplate ,第四行为OneFlow ): 加速度比较如下:OneFlow > TensorRT > Aitemplate > Xformers。 与RTX 3090上的Xformers相比,OneFlow实现了211.2%的相对加速,在RTX 4090上实现了205.6%的加速。
Stable Diffusion 是一种由文本到图像的生成式模型, 自2022年作为开源项目被发布在 Github 上以来, 受到了广泛的应用和飞速的发展. 在 Stable Diffusion 的生成过程中, GPU 带来了明显的加速效果. 用Stable Diffusion 生成科技图片 本次测试针对 Stable Diffusion 软件在不同的GPU上的加速效果进行了测试. 我们利用St...
模型:Stable Diffusion 1.5 2、测试结果 在各种gpu上的性能测试结果,如下图所示(上图第一行为Xformers,第三行为Aitemplate ,第四行为OneFlow ): 加速度比较如下:OneFlow > TensorRT > Aitemplate > Xformers。 与RTX 3090上的Xformers相比,OneFlow实现了211.2%的相对加速,在RTX 4090上实现了205.6%的加速。
对此,谷歌研究人员对大型扩散模型提供了一系列实现优化,这些模型在配备 GPU 的移动设备上实现了迄今为止报道的最快推理延迟。 在不使用INT8量化的情况下,对于一张512x512的图片进行20次迭代,Stable Diffusion 1.4的推理延迟低于12秒。 具体是如何实现的呢?
GPUSkinning结合Instanced高效实现大量单位动画 GPU Skinning 与 Instance蒙皮动画计算骨骼信息蒙皮GPU SkinningCPU Skinning 与 GPU Skinning 实现方式Skinning 类型优点CPU Skinning各平台相似稳定无 CPU/GPU 传输损耗---GPU Skinn… 小雨 13.TiledDiffusion&VAE,如何用低显存绘制6K高清大图 童趣小窝发表于Stabl...打开知...
AI“Stable Diffusion”只需输入提示就能生成高精度图像，但由于Stable Diffusion基本上是基于使用NVIDIA制造GPU而设计的，所以执行速度会因使用的不同GPU而变化。因此，在技术媒体Tom’s Hardware担任撰稿人的Jarred Walton就“哪个GPU最快能运行Stable Diffusion？”进行了调查。Stable Diffusion Benchmarked: Which GPU ...
毫无疑问，AIGC是当下最火热的领域之一，无论是语言模型ChatGPT还是图像生成模型Stable Diffusion/Midjourney，或许都将成为改变大家未来的起点，对各种创作领域也将带来极大的冲击。在AIGC繁荣发展的同时，背后的功臣——GPU，也再次成为了玩家们热议的焦点。与此同时，可以离线部署的Stable Diffusion(简称：SD)的出图...
对此,谷歌研究人员对大型扩散模型提供了一系列实现优化,这些模型在配备 GPU 的移动设备上实现了迄今为止报道的最快推理延迟。 在不使用 INT8 量化的情况下,对于一张 512x512 的图片进行 20 次迭代,Stable Diffusion 1.4 的推理延迟低于 12 秒。 具体是如何实现的呢?