加速3.47倍！火山引擎助力AIGC突破性能瓶頸

【資料圖】

AIGC（AI-Generated Content 人工智能生成內(nèi)容）一經(jīng)推出火爆全網(wǎng)，各種畫風(fēng)和產(chǎn)品形態(tài)頻頻出現(xiàn)且快速演進(jìn)。以Stable Diffusion模型為例，一次完整的預(yù)訓(xùn)練大約需要在128張A100計(jì)算卡上運(yùn)行25天，用戶付費(fèi)上百萬，高額的研發(fā)費(fèi)用是用戶的痛點(diǎn)之一。同時(shí)，AIGC產(chǎn)品演進(jìn)快速，對性能和資源提出更高要求。

火山引擎云服務(wù)，為此類問題提供了解決方案，推動AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?；鹕揭娲蛟焱瑫r(shí)支持訓(xùn)練加速與推理加速的自主研發(fā)高性能算子庫，在全面提升AI計(jì)算性能的基礎(chǔ)上，不斷追求節(jié)省顯存、簡單適配，同時(shí)支持多款GPU卡，為客戶帶來更多低成本、便捷的部署方案。

在推理場景下，基于Stable Diffusion模型的端到端推理速度達(dá)到66.14 it/s，是PyTorch推理速度的3.47倍，運(yùn)行時(shí)GPU顯存占用量降低60%。在客戶AI視頻創(chuàng)作的AIGC推理業(yè)務(wù)實(shí)踐中，火山引擎高性能算子庫搭載客戶的推理模型幫助其推理性能提升一倍，GPU資源使用量減少一半，可為客戶節(jié)省50%成本。

在訓(xùn)練場景下，使用該高性能算子庫可將上文Stable Diffusion模型在128張A100的訓(xùn)練時(shí)間從25天減少到15天，訓(xùn)練性能提升40%。同時(shí)，由于AIGC模型在訓(xùn)練時(shí)占用GPU顯存容量非常大，未經(jīng)優(yōu)化時(shí)的模型只能運(yùn)行在最高端的A100 80GB GPU卡上?；鹕揭娓咝阅芩阕訋焱ㄟ^大量消減中間操作，將運(yùn)行時(shí)GPU顯存占用量降低50%，使得大多數(shù)模型可從A100遷移到成本更低的V100或A30等GPU卡上運(yùn)行，擺脫特定計(jì)算卡的限制，而且不需要做額外的模型轉(zhuǎn)換工作。

以此，以AIGC場景為代表，無論是迭代速度，還是單次的訓(xùn)練成本，都有了顯著的性能提升和成本節(jié)省。未來，火山引擎云服務(wù)將持續(xù)在機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、圖形處理等領(lǐng)域深耕，不斷追求極致性能。（作者：宋齊鴻）

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