Diffusion 生成式模型在GPU上的高效部署.pdf
这份文档主要介绍了NVIDIA针对Stable Diffusion推理优化的工作，旨在提高图像生成速度和质量。文档从生成模型的角度出发，强调了快速采样、模式覆盖/多样性和高质量样本的重要性，并指出Stable Diffusion在生成多样性和质量方面优于GANs，但需要大量的网络评估。
文档详细介绍了Stable Diffusion的推理流程，包括：
1. **ClipText编码器：** 将文本转换为token embeddings向量。
2. **U-Net + 调度器：** 逐步对信息（latent）空间进行去噪处理。
3. **自动编码器解码器：** 使用处理后的信息数组生成最终图像。
文档深入探讨了TensorRT如何处理Attention机制（自8.0版本以来），并通过Myelin来优化MHA（Multi-Head Attention）模式。
关键优化策略包括：
* **利用Myelin：** 通过移除冗余的Cast节点，合并重复的Swish ops，帮助TensorRT的Myelin后端编译器识别MHA模式。
* **Attention融合：** 将Attention块转换为Fused multi-head self attention或Fused multi-head cross attention。
* **Normalization优化：** 使用GroupNorm Plugin替换原有的Normalization模式，并使用插件来优化LayerNorm。
* **小规模融合：** 将SplitGeLU和SeqLen2Spatial等小操作进行融合。
文档还介绍了DemoDiffusion项目，这是一个解耦设计和面向对象编程（OOP）风格的项目，用于演示和评估上述优化策略的效果。DemoDiffusion包括Utilities.py (提供基础工具和非深度学习相关函数) 和 Models.py (提供模型特定的 ONNX 图形优化策略)。
最后，文档提供了在不同GPU（L40, T4, A10, A30）上使用所有插件后的Benchmark结果，展示了优化后的推理性能提升。 文档指出，优化后的pipeline主要由Devtech China团队的Nikita K和Julien D开发。优化目标包括支持动态形状，图像生成最大支持1024x1024。
相关报告
-
2.64 MB 46页 2024年从互联互通到联动发展：中国在支持非洲发展上的模式创新报告.pdf
-
3.38 MB 35页 人工智能行业智启新质生产力之二：生成式人工智能（AIGC）在医药零售的潜在应用.pdf
-
2.19 MB 44页 毕马威2024运输燃料的演变报告-替代燃料在可持续发展道路上的作用英文版44页.pdf
-
5.21 MB 63页 站在“云”上看品牌全域增长——品牌营销数智化转型的七个自问-阿里巴巴x凯度-202101.pdf
-
770.98 KB 17页 西部宏观自上而下研究系列之四：我们正站在两个周期的起点-西部证券-20200706.pdf
-
1.26 MB 61页 走在正确的道路上-海通证券-20191022.pdf
-
28.92 MB 24页 反内卷的“完整解”系列之一：宏观视角，反内卷的必要性何在？-长江证券-20250811.pdf
-
5.72 MB 56页 机器人大模型深度报告：我们距离真正的具身智能大模型还有多远？.pdf
-
10.27 MB 82页 2025区块链技术在农业领域的应用：全球经验与肯尼亚实践研究报告.pdf
-
1.87 MB 74页 大型语言模型的知识蒸馏与数据集蒸馏：新兴趋势、挑战与未来方向.pdf
-
6.79 MB 26页 整治“内卷式”竞争的突破点在哪儿-银河证券-202507.pdf