Google optimiert das Diffusionsmodell. Samsung-Mobiltelefone nutzen Stable Diffusion und erzeugen Bilder in 12 Sekunden.

Stable Diffusion ist im Bereich der Bildgenerierung ebenso bekannt wie ChatGPT im großen Konversationsmodell. Es ist in der Lage, innerhalb von zehn Sekunden realistische Bilder eines beliebigen Eingabetextes zu erstellen. Da Stable Diffusion über mehr als 1 Milliarde Parameter verfügt und die Rechen- und Speicherressourcen auf dem Gerät begrenzt sind, wird dieses Modell hauptsächlich in der Cloud ausgeführt.

Ohne sorgfältiges Design und Implementierung kann die Ausführung dieser Modelle auf dem Gerät aufgrund des iterativen Rauschunterdrückungsprozesses und des verursachten übermäßigen Speicherverbrauchs zu einer erhöhten Latenz führen.

Wie man Stable Diffusion auf der Geräteseite ausführt, hat das Forschungsinteresse aller geweckt. Zuvor entwickelte ein Forscher eine Anwendung, die Stable auf dem iPhone 14 Pro Diffusion verwendet Die Generierung von Bildern dauert eine Minute und benötigt etwa 2 GB Anwendungsspeicher.

Apple hat auch hier einige Optimierungen vorgenommen. Sie können ein Bild mit einer Auflösung von 512x512 in einer halben Minute auf iPhone, iPad, Mac und anderen Geräten erzeugen. Qualcomm folgt dicht dahinter und führt Stable Diffusion v1.5 auf Android-Telefonen aus und erzeugt Bilder mit einer Auflösung von 512 x 512 in weniger als 15 Sekunden.

Kürzlich haben sie in einem von Google veröffentlichten Artikel „Speed ​​​​Is All You Need: On-Device Acceleration of Large Diffusion Models via GPU-Aware Optimizations“ erreicht Durch die Ausführung von Stable Diffusion 1.4 auf einem GPU-gesteuerten Gerät wird eine SOTA-Inferenzlatenzleistung erreicht (die Generierung eines 512 × 512-Bildes in 20 Iterationen dauert auf einem Samsung S23 Ultra nur 11,5 Sekunden). Darüber hinaus ist diese Studie nicht spezifisch für ein Gerät, sondern ein allgemeiner Ansatz, der auf die Verbesserung aller potenziellen Diffusionsmodelle anwendbar ist.

Diese Forschung eröffnet viele Möglichkeiten, generative KI lokal auf Ihrem Telefon auszuführen, ohne eine Datenverbindung oder einen Cloud-Server. Stable Diffusion wurde erst letzten Herbst veröffentlicht und kann bereits heute an Geräte angeschlossen und ausgeführt werden, was zeigt, wie schnell sich dieser Bereich entwickelt.

Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2304.11267.pdf#🎜 🎜#

Um diese Generierungsgeschwindigkeit zu erreichen, hat Google einige Optimierungsvorschläge vorgelegt. Schauen wir uns an, wie Google optimiert.

Methodeneinführung

Diese Forschung zielt darauf ab, Optimierungsmethoden vorzuschlagen, um die Geschwindigkeit großräumiger Diffusionsmodell-Vincentian-Diagramme zu verbessern, darunter einige Optimierungen werden für die stabile Diffusion vorgeschlagen. Es wird empfohlen, diese Optimierungsvorschläge auch auf andere Diffusionsmodelle im großen Maßstab anzuwenden.

Schauen wir uns zunächst die Hauptkomponenten der stabilen Diffusion an, darunter: Texteinbetter (Texteinbetter), Rauscherzeugung (Rauscherzeugung), Entrauschen neuronaler Netzwerke ( Entrauschen) neuronales Netzwerk) und Bilddecoder, wie in Abbildung 1 unten gezeigt 🎜#Dann schauen wir uns speziell die drei von der Studie vorgeschlagenen Optimierungsmethoden an #

Die Gruppennormalisierungsmethode (GN) funktioniert, indem sie die Kanäle der Feature-Map in kleinere Gruppen aufteilt und jede Gruppe unabhängig normalisiert, wodurch GN weniger und mehr von der Stapelgröße abhängt Geeignet für verschiedene Stapelgrößen und Netzwerkarchitekturen. In dieser Studie wurden die Vorgänge Umformung, Mittelung, Varianz und Normalisierung nicht der Reihe nach durchgeführt, sondern ein einzigartiger A-Kernel in Form eines GPU-Shaders entwickelt, der alle diese Vorgänge in einem einzigen ausführen kann GPU-Befehl ohne die Notwendigkeit von Zwischentensoren. GELU enthält als häufig verwendete Modellaktivierungsfunktion eine große Anzahl numerischer Berechnungen, wie z. B. Multiplikation, Addition und Gaußsche Fehlerfunktionen Berechnungen und die dazugehörigen Teilungs- und Multiplikationsoperationen, sodass sie in einem einzigen AI während des Zeichnungsaufrufs ausgeführt werden können

Der Text-zu-Bild-Transformator in Stable Diffusion hilft bei der Modellierung bedingter Verteilungen, was für Aufgaben zur Text-zu-Bild-Generierung von entscheidender Bedeutung ist. Selbst-/Kreuzaufmerksamkeitsmechanismen stoßen jedoch aufgrund der Speicherkomplexität und der Zeitkomplexität auf Schwierigkeiten bei der Verarbeitung langer Sequenzen. Auf dieser Grundlage schlägt diese Studie zwei Optimierungsmethoden vor, um den rechnerischen Engpass zu verringern.

Um einerseits zu vermeiden, dass die gesamte Softmax-Berechnung auf einer großen Matrix durchgeführt wird, verwendet diese Forschung einen GPU-Shader, um den Rechenvorgang zu reduzieren, was die Rechenoperationen erheblich reduziert Speicherbedarf von Zwischentensoren und Gesamtverzögerung ist in Abbildung 2 dargestellt.

Andererseits verwendet diese Studie FlashAttention [7] Dieses IO Durch den Wahrnehmungspräzisions-Aufmerksamkeitsalgorithmus ist die Anzahl der Zugriffe auf den Speicher mit hoher Bandbreite (HBM) geringer als beim Standard-Aufmerksamkeitsmechanismus, wodurch die Gesamteffizienz verbessert wird.

Winograd-Faltung

Winograd-Faltung führt die Faltungsoperation Konvertieren aus zu einer Reihe von Matrixmultiplikationen. Diese Methode kann viele Multiplikationsoperationen reduzieren und die Berechnungseffizienz verbessern. Dies erhöht jedoch auch den Speicherverbrauch und die numerischen Fehler, insbesondere bei der Verwendung größerer Kacheln.

Das Rückgrat von Stable Diffusion basiert stark auf 3×3-Faltungsschichten, insbesondere im Bilddecoder, wo sie 90 % ausmachen. Diese Studie bietet eine eingehende Analyse dieses Phänomens, um die potenziellen Vorteile der Verwendung von Winograd mit unterschiedlichen Kachelgrößen auf 3 × 3-Kernelfaltungen zu untersuchen. Untersuchungen haben ergeben, dass eine Kachelgröße von 4 × 4 optimal ist, da sie das beste Gleichgewicht zwischen Recheneffizienz und Speichernutzung bietet. Die Studie wurde auf verschiedenen Geräten verglichen: Samsung S23 Ultra (Adreno 740) und iPhone 14 Pro Max (A16). Die Ergebnisse des Benchmark-Tests sind in der folgenden Tabelle 1 aufgeführt: Mit jeder aktivierten Optimierung wird die Latenz schrittweise reduziert (was so verstanden werden kann, dass die Zeit zum Generieren des Bildes verkürzt wird). Konkret im Vergleich zum Ausgangswert: 52,2 % Latenzreduzierung beim Samsung S23 Ultra; 32,9 % Latenzreduzierung beim iPhone 14 Pro Max. Darüber hinaus bewertet die Studie auch die End-to-End-Latenz des Samsung S23 Ultra, indem innerhalb von 20 Entrauschungs-Iterationsschritten ein 512 × 512 Pixel großes Bild generiert wird, wodurch SOTA-Ergebnisse in weniger als 12 Sekunden erzielt werden.

Was bedeutet das für die Zukunft, wenn kleine Geräte ihre eigenen generativen KI-Modelle ausführen können? Wir können mit einer Welle rechnen.

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