onediff

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扩散模型加速库

onediff提供开箱即用的扩散模型加速库,支持HF diffusers和ComfyUI。具备PyTorch代码编译及优化GPU内核,提升速度可达1.7倍。支持SD、SVD、LoRA等算法,兼容多种NVIDIA GPU。网站提供详细的安装与使用指南、性能对比及质量评估,适用于生产环境。了解更多关于onediff的加速方法和最新更新,以及详细的架构与功能特点。

onediffHF diffusersComfyUIPyTorchGPU加速Github开源项目

onediff 项目介绍

项目概述

onediff 是一个专为扩散模型设计的开箱即用加速库。它旨在简化流行用户界面和库(例如 HF diffusers 和 ComfyUI)的加速过程,并为扩散模型提供强大的 GPU 内核优化和 PyTorch 代码编译工具。

项目功能

  • 加速支持:通过简单的设置,用户即可在常用的扩散模型应用程序中感受到显著的加速效果。
  • 代码编译工具:onediff 提供了针对 PyTorch 代码编译的工具,提高运行效率。
  • GPU优化内核:强大的 GPU 内核优化,支持目前市面上最先进的扩散模型,提升运算速度。

新闻更新

  • 2024年7月23日,Kolors 模型加速提速达 1.7 倍。
  • 2024年6月18日,为 DiT 模型提供加速支持。
  • 2024年4月13日,onediff 1.0 发布,实现 SD 和 SVD模型的一行代码加速。
  • 2024年1月12日,通过 OneDiff DeepCache 和 Int8,将稳定视频扩散加速至原来的三倍。
  • 2023年12月19日,利用 DeepCache 和 OneDiff 将 SDXL 加速至三倍。

用途说明

  • 兼容性:用户可以在 HF diffusers 和 ComfyUI中使用 onediff,实现对稳定扩散模型的加速。
  • 性能比较:提供了与其他工具相比的性能数据,使用户能够直观了解加速效果。
  • 质量评估:通过维护基准测试来保证加速后的生成质量不下降。

部署与安装指南

  • 安装 torch 和 diffusers:用户需要选择最新版本的 torch 和 transformers,支持自定义安装。
  • 编译器后端安装选择
    • Nexfort:推荐用于支持 DiT 模型结构或 H100 设备。
    • OneFlow:适用于其他使用场景,注意未来其优化将逐渐向 Nexfort过渡。

适用于生产环境的加速

  • 模块编译:支持对 PyTorch 模块的编译,加速不同输入形状的加载时间。
  • 分布式运行:用户可以利用 onediff 的编译器在分布式环境中实现单设备加速。

企业解决方案

onediff 还为企业用户提供高级定制优化服务,包括更高效的编译器优化、更快速的工作流部署解决方案以及技术支持服务。

总结

作为扩散模型加速领域的前沿方案,onediff 不仅为开发者提供了显著的性能提升,同时也简化了模型部署和维护的复杂度。其对开源及社区工作的支持更是让用户能够快速获得帮助和支持,是扩散模型加速领域的一次重要革新。

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