論文の概要: Sol Video Inference Engine: Agent-Native Full-Stack Acceleration Framework for Efficient Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23743v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 17:23:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.595034
• Title: Sol Video Inference Engine: Agent-Native Full-Stack Acceleration Framework for Efficient Video Generation
• Title（参考訳）: Sol Video Inference Engine: 効率的なビデオ生成のためのエージェントネイティブフルスタック高速化フレームワーク
• Authors: Yitong Li, Junsong Chen, Haopeng Li, Haozhe Liu, Jincheng Yu, Ligeng Zhu, Ping Luo, Song Han, Enze Xie,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ拡散モデルのためのエージェント型,ネイティブな,トレーニング不要なアクセラレーションフレームワークであるSol Video Inferenceを紹介する。 キャッシュ、スパースアテンション、トークンプルーニング、量子化、カーネル融合の5つの広く適用可能なテクニックをエージェントアクセラレーションスタックにまとめる。 ほぼロスレスなVBench品質を維持しながら、エンドツーエンドのアクセラレーションを2倍以上に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.504140880964336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern video diffusion models achieve higher generation quality through scaling, but this also increases inference cost. Although many acceleration methods have been proposed, a central challenge is that the most effective acceleration strategy is highly instance-specific: a recipe that works well for one combination of model, hardware, and inference configuration often does not transfer to another. Different models vary in architecture, numerical sensitivity, and attention concentration patterns. Inference settings differ in spatial and temporal resolution and video duration, while hardware platforms differ in memory hierarchy, supported numerical formats, and kernel throughput. These factors create a large tuning space, making manual performance engineering costly. We present Sol Video Inference Engine, an agentic, native, training-free acceleration framework for video diffusion models. It organizes five broadly applicable techniques, cache, sparse attention, token pruning, quantization, and kernel fusion, into an agentic acceleration stack for instance-specific optimization. For a concrete deployment target defined by a model, hardware platform, and serving configuration, parallel skill agents optimize the implementation of each technique, an agent integrator composes them into a global acceleration stack, and a human validator provides feedback on generation quality. We instantiate this workflow on three video models with different sizes and architectures: 64B Cosmos3-Super, 22B LTX-2.3, and 2B SANA-Video. With little human effort, the full stack achieves more than 2x end-to-end acceleration while maintaining near-lossless VBench quality, demonstrating the effectiveness of the agent framework for video diffusion acceleration.
• Abstract（参考訳）: 現代のビデオ拡散モデルは、スケーリングによってより高い世代品質を達成するが、推論コストも増大する。 多くのアクセラレーション手法が提案されているが、最も効果的なアクセラレーション戦略は、非常にインスタンス固有のものである。 異なるモデルでは、アーキテクチャ、数値感度、注意集中パターンが異なる。 推論設定は空間的・時間的解像度とビデオ時間で異なり、ハードウェアプラットフォームはメモリ階層、数値形式、カーネルスループットで異なる。 これらの要因は大きなチューニングスペースを作り、手動のパフォーマンスエンジニアリングをコストがかかる。 本稿では,ビデオ拡散モデルのためのエージェント型,ネイティブな,トレーニング不要なアクセラレーションフレームワークであるSol Video Inference Engineを提案する。 キャッシュ、スパースアテンション、トークンプルーニング、量子化、カーネル融合の5つの広く適用可能なテクニックを、インスタンス固有の最適化のためにエージェントアクセラレーションスタックにまとめる。 モデル、ハードウェアプラットフォーム、サービス構成で定義された具体的なデプロイメントターゲットに対して、並列スキルエージェントはそれぞれのテクニックの実装を最適化し、エージェントインテグレータはそれらをグローバルなアクセラレーションスタックに構成し、ヒューマンバリデータは生成品質に関するフィードバックを提供する。 我々は,64B Cosmos3-Super,22B LTX-2.3,2B SANA-Videoの3種類のビデオモデルでこのワークフローをインスタンス化する。 人間の努力がほとんどなく、フルスタックはVBench品質を保ちながら2倍以上のエンド・ツー・エンド・アクセラレーションを実現し、ビデオ拡散アクセラレーションのためのエージェント・フレームワークの有効性を示す。

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