OpenDiT

OpenDiT

OpenDiT是一个开源项目,提供了一个基于Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高性能实现,专为增强DiT应用(包括文本到视频生成和文本到图像生成)的训练和推理效率而设计。OpenDiT通过以下技术提升性能:在GPU上高达80%的加速和50%的内存减少;包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心优化;包括ZeRO、Gemini和DDP的混合并行方法,还有对ema模型进行分片进一步降低内存成本;FastSeq:一种新颖的序列并行方法,特别适用于DiT等工作负载,其中激活大小较大但参数大小较小;单节点序列并行可以节省高达48%的通信成本;突破单个GPU的内存限制,减少整体训练和推理时间;通过少量代码修改获得巨大性能改进;用户无需了解分布式训练的实现细节;完整的文本到图像和文本到视频生成流程;研究人员和工程师可以轻松使用和调整我们的流程到实际应用中,无需修改并行部分;在ImageNet上进行文本到图像训练并发布检查点。

需求人群:

"用于提升DiT应用的训练和推理效率,包括文本到视频生成和文本到图像生成。"

产品特色:

快速、高效的DiT训练和推理

FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心优化

ZeRO、Gemini和DDP的混合并行方法

FastSeq:一种新颖的序列并行方法

完整的文本到图像和文本到视频生成流程

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