論文の概要: CHORDS: Diffusion Sampling Accelerator with Multi-core Hierarchical ODE Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15260v1
- Date: Mon, 21 Jul 2025 05:48:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.272662
- Title: CHORDS: Diffusion Sampling Accelerator with Multi-core Hierarchical ODE Solvers
- Title（参考訳）: CHORDS:マルチコア階層ODEソルバを用いた拡散サンプリング加速器
- Authors: Jiaqi Han, Haotian Ye, Puheng Li, Minkai Xu, James Zou, Stefano Ermon,
- Abstract要約: 拡散に基づく生成モデルは、高忠実度画像やビデオの主要な生成元となっているが、計算コストのかかる推論手順によって制限されている。
本稿では,マルチコア並列処理による一般,トレーニング不要,モデルに依存しない高速化戦略について検討する。
ChoRDSは様々な大規模画像およびビデオ拡散モデルのサンプリングを著しく加速し、4コアで2.1倍のスピードアップを実現し、ベースラインで50%改善し、8コアで2.9倍のスピードアップを実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.23291099555459
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion-based generative models have become dominant generators of high-fidelity images and videos but remain limited by their computationally expensive inference procedures. Existing acceleration techniques either require extensive model retraining or compromise significantly on sample quality. This paper explores a general, training-free, and model-agnostic acceleration strategy via multi-core parallelism. Our framework views multi-core diffusion sampling as an ODE solver pipeline, where slower yet accurate solvers progressively rectify faster solvers through a theoretically justified inter-core communication mechanism. This motivates our multi-core training-free diffusion sampling accelerator, CHORDS, which is compatible with various diffusion samplers, model architectures, and modalities. Through extensive experiments, CHORDS significantly accelerates sampling across diverse large-scale image and video diffusion models, yielding up to 2.1x speedup with four cores, improving by 50% over baselines, and 2.9x speedup with eight cores, all without quality degradation. This advancement enables CHORDS to establish a solid foundation for real-time, high-fidelity diffusion generation.
- Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルは、高忠実度画像やビデオの主要な生成元となっているが、計算コストのかかる推論手順によって制限されている。
既存の加速技術は、広範囲なモデル再訓練を必要とするか、サンプルの品質を著しく損なうかのいずれかである。
本稿では,マルチコア並列処理による一般,トレーニング不要,モデルに依存しない高速化戦略について検討する。
我々のフレームワークはマルチコア拡散サンプリングをODEソルバパイプラインとみなし、理論上は正当化されたコア間通信機構によってより高速なソルバを徐々に修正する。
これは、多コアのトレーニングフリー拡散サンプリングアクセラレータCHORDSをモチベーションとし、様々な拡散サンプリング、モデルアーキテクチャ、モダリティと互換性がある。
大規模な実験を通じて、CHORDSは様々な大規模画像およびビデオ拡散モデルのサンプリングを著しく加速し、4コアで2.1倍のスピードアップを達成し、ベースラインで50%改善し、8コアで2.9倍のスピードアップを実現した。
この進歩により、CHORDSはリアルタイムで高忠実な拡散生成のための確かな基盤を確立することができる。
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