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.
False news often spreads via public groups, or chats, with potentially fatal effects. This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. Stocks closed in the red Friday as investors weighed upbeat remarks from Russian President Vladimir Putin about diplomatic discussions with Ukraine against a weaker-than-expected print on U.S. consumer sentiment. On Feb. 27, however, he admitted from his Russian-language account that "Telegram channels are increasingly becoming a source of unverified information related to Ukrainian events."
from tr
