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。
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