PipeFusion：如何用PCIe互联GPU 低成本并行推理扩散模型

这篇文章讨论了一项名为PipeFusion的最新创新，旨在解决部署扩散变换（DiT）模型用于视频生成的挑战。PipeFusion团队受到了为U-Net背景扩散模型设计的并行扩散模型推理方法的启发，并旨在通过降低DiT模型并行推理的带宽需求来改进它。这一点尤为重要，因为它可以实现在通过PCIe连接的GPU上进行成本效益的部署，这与高带宽互连（如NVLink+RDMA）相比更为可行。这项工作根植于对高保真视频生成日益增长的需求，其中DiT模型由于其可扩展性和容量而成为首选。然而，这些模型面临部署挑战，因为注意力机制的高计算需求，特别是对于长视觉序列。PipeFusion提供了一种新方法，可能能够实现更大规模的并行推理，而无需昂贵的硬件设置。文章还提到，研究论文和实验代码已开源，邀请感兴趣的人探索和合作。这篇内容对从事机器学习的人，特别是从事视频生成领域的人可能很有价值，因为它提出了一个新颖的解决方案，解决了高级AI模型部署中的紧迫问题。- PipeFusion是一种降低DiT模型并行推理带宽需求的方法，适用于PCIe互联的GPU。 - 扩散模型是图像和视频合成的首选技术，但DiT模型的推理延迟较高，需要多卡并行处理。 - 部署DiT模型需要高带宽互连的GPU集群，成本较高。 - 扩散模型的训练过程是通过加噪声来预测噪声，推理过程是通过去噪来生成有意义的图片。