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FLUX: 通过内核融合在 GPU 上实现快速的基于软件的通信重叠
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
PipeFusion是一种利用多GPU并行性解决高计算和延迟挑战的方法，用于生成高分辨率图像。通过分割图像并在多个设备上分布网络层，以管道并行的方式编排通信和计算，PipeFusion能够在现有方法无法满足OOM的情况下生成更高的图像分辨率。它还降低了通信带宽需求，使得DiT推理能够在通过PCIe连接的GPU上托管，从而降低了整体运营费用。
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关键要点
- PipeFusion 是一种利用多 GPU 并行性的方法，解决 DiT 模型生成高分辨率图像的计算和延迟挑战。
- 通过分割图像并在多个设备上分布网络层，PipeFusion 以管道并行的方式编排通信和计算。
- 利用相邻扩散步骤输入的高相似性，PipeFusion 通过重用旧特征图为当前步骤提供上下文。
- 实验结果表明，PipeFusion 能够在现有 DiT 并行方法无法满足 OOM 的情况下生成更高的图像分辨率。
- PipeFusion 显著降低了通信带宽需求，使 DiT 推理能够在通过 PCIe 连接的 GPU 上托管。
- 通过降低对更昂贵的 NVLink 基础设施的依赖，PipeFusion 大幅降低了服务 DiT 模型的整体运营费用。
- 代码已公开，可通过提供的 URL 获取。
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