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在英特尔CPU上加速稳定扩散推理
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Intel CPU上加速稳定扩散模型的推理，包括使用新硬件特性、Diffusers库、Optimum Intel和OpenVINO进行加速，以及系统级优化和使用IPEX进行优化的方法。同时还介绍了使用调度器进一步提高性能的方法，这些技术可以获得近10倍的加速效果。
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关键要点
- 介绍了如何在Intel CPU上加速稳定扩散模型的推理。
- 使用Sapphire Rapids CPU的新硬件特性加速自然语言处理Transformer的分布式微调和推理。
- Diffusers库简化了使用稳定扩散模型生成图像的过程。
- 通过Optimum Intel和OpenVINO实现推理加速，OpenVINO支持bfloat16格式，平均延迟降低至16.7秒。
- 通过固定输入形状进一步加速，平均延迟降至4.7秒。
- 系统级优化包括使用高性能内存分配库和优化并行处理的libiomp库。
- 安装Intel Extension for PyTorch (IPEX)以利用Intel CPU的硬件加速特性，推理延迟降至5.4秒。
- 使用调度器（如DPMSolverMultistepScheduler）优化去噪速度和质量，推理延迟降至5.05秒。
- 最终实现近6.5倍的加速效果，适用于客户应用、内容生成和数据集增强等多种用例。
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