Продолжаем серию постов про основные методы для ускорения диффузионных моделей. [Ссылка на часть 1].
Optimized Sampling Efficiency by new samplers: Есть подходы на основе численных методов, которые позволяют более эффективно решать дифференциальное уравнение, задающее траекторию обратной диффузии (это когда мы из шума движемся к картинке). ➖STSP: Sampling with splitting numerical methods ➖В эту категорию тоже можно отнести всякие замысловатые солверы, такие как DDIM, DPM, PNDM, PLMS, UniPC [пост]. ➖Итеративный метод Пикарда, который позволяет распараллелить семплинг, ценой больших вычислений [пост].
Low-level optimizations: ➖Профайлером анализируем узкие места в сети и переписываем отдельные операции на CUDA и вручную оптимизируем и фьюзим кернелы. Тут общие советы трудно давать, все зависит от вашей архитектуры. ➖FlashAttention-2 - ускоряет flash-attention блоки, которые являются одними из самых прожорливых по ресурсам в архитектуре Unet, широко используемой в диффузиях.
Продолжаем серию постов про основные методы для ускорения диффузионных моделей. [Ссылка на часть 1].
Optimized Sampling Efficiency by new samplers: Есть подходы на основе численных методов, которые позволяют более эффективно решать дифференциальное уравнение, задающее траекторию обратной диффузии (это когда мы из шума движемся к картинке). ➖STSP: Sampling with splitting numerical methods ➖В эту категорию тоже можно отнести всякие замысловатые солверы, такие как DDIM, DPM, PNDM, PLMS, UniPC [пост]. ➖Итеративный метод Пикарда, который позволяет распараллелить семплинг, ценой больших вычислений [пост].
Low-level optimizations: ➖Профайлером анализируем узкие места в сети и переписываем отдельные операции на CUDA и вручную оптимизируем и фьюзим кернелы. Тут общие советы трудно давать, все зависит от вашей архитектуры. ➖FlashAttention-2 - ускоряет flash-attention блоки, которые являются одними из самых прожорливых по ресурсам в архитектуре Unet, широко используемой в диффузиях.
A Russian Telegram channel with over 700,000 followers is spreading disinformation about Russia's invasion of Ukraine under the guise of providing "objective information" and fact-checking fake news. Its influence extends beyond the platform, with major Russian publications, government officials, and journalists citing the page's posts. The channel appears to be part of the broader information war that has developed following Russia's invasion of Ukraine. The Kremlin has paid Russian TikTok influencers to push propaganda, according to a Vice News investigation, while ProPublica found that fake Russian fact check videos had been viewed over a million times on Telegram. "The argument from Telegram is, 'You should trust us because we tell you that we're trustworthy,'" Maréchal said. "It's really in the eye of the beholder whether that's something you want to buy into." Following this, Sebi, in an order passed in January 2022, established that the administrators of a Telegram channel having a large subscriber base enticed the subscribers to act upon recommendations that were circulated by those administrators on the channel, leading to significant price and volume impact in various scrips. Russian President Vladimir Putin launched Russia's invasion of Ukraine in the early-morning hours of February 24, targeting several key cities with military strikes.
from us
