論文の概要: PipeFusion: Displaced Patch Pipeline Parallelism for Inference of Diffusion Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14430v2
• Date: Sun, 26 May 2024 04:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 02:59:12.391567
• Title: PipeFusion: Displaced Patch Pipeline Parallelism for Inference of Diffusion Transformer Models
• Title（参考訳）: パイプフュージョン:拡散変圧器モデル推定のための変位パッチパイプライン並列性
• Authors: Jiannan Wang, Jiarui Fang, Aoyu Li, PengCheng Yang,
• Abstract要約: 本稿では,拡散変換器(DiT)モデルを用いた高解像度画像生成手法であるPipeFusionを紹介する。 隣接する拡散ステップからの入力間の高い類似性を活用することで、PipeFusionはパイプラインの待ち時間を排除します。 実験により,既存の DiT 並列手法がOOM を満たす場合の高解像度画像を生成することができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.116433576371515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces PipeFusion, a novel approach that harnesses multi-GPU parallelism to address the high computational and latency challenges of generating high-resolution images with diffusion transformers (DiT) models. PipeFusion splits images into patches and distributes the network layers across multiple devices. It employs a pipeline parallel manner to orchestrate communication and computations. By leveraging the high similarity between the input from adjacent diffusion steps, PipeFusion eliminates the waiting time in the pipeline by reusing the one-step stale feature maps to provide context for the current step. Our experiments demonstrate that it can generate higher image resolution where existing DiT parallel approaches meet OOM. PipeFusion significantly reduces the required communication bandwidth, enabling DiT inference to be hosted on GPUs connected via PCIe rather than the more costly NVLink infrastructure, which substantially lowers the overall operational expenses for serving DiT models. Our code is publicly available at https://github.com/PipeFusion/PipeFusion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,拡散トランスフォーマ(DiT)モデルを用いた高精細画像の生成において,高精細・高精細・高精細の課題に対処するために,マルチGPU並列処理を利用した新しいアプローチであるPipeFusionを紹介する。 PipeFusionはイメージをパッチに分割し、ネットワーク層を複数のデバイスに分散する。 通信と計算のオーケストレーションには、パイプラインを並列的に使用する。 隣接する拡散ステップからの入力間の高い類似性を活用することで、PipeFusionは、1ステップの古い特徴マップを再利用して現在のステップのコンテキストを提供することにより、パイプラインの待ち時間を排除します。 実験により,既存の DiT 並列手法がOOM を満たす場合の高解像度画像を生成することができることを示した。 パイプフュージョンは必要な通信帯域を大幅に削減し、よりコストのかかるNVLinkインフラではなく、PCIeを介して接続されたGPU上でDiT推論を可能にする。 私たちのコードはhttps://github.com/PipeFusion/PipeFusion.comで公開されています。

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