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内容提要
视频生成模型的推理优化应从算子级转向计算图级，以提升整体执行效率。Self-Forcing模型采用逐块生成策略，降低计算复杂度。通过torch.compile实现整图编译，消除Graph Break，最终实现约47.6%的加速效果。
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关键要点
- 视频生成模型的推理优化应从算子级转向计算图级，以提升整体执行效率。
- Self-Forcing模型采用逐块生成策略，降低计算复杂度。
- 通过torch.compile实现整图编译，消除Graph Break，最终实现约47.6%的加速效果。
- 计算图优化关注算子之间的调度、内存复用及控制流开销。
- Self-Forcing模型在低延迟、流式视频生成中具备显著优势。
- 整图编译的实现需要消除Python控制流和动态索引等问题。
- 使用@torch.compile(dynamic=True, fullgraph=True)配置实现整图优化。
- 消除Graph Break的关键在于保持计算逻辑以张量形式表达。
- KV Cache的动态索引问题是导致Graph Break的高频来源。
- 实验结果表明，整图编译可将推理耗时从8.86秒降低至6.00秒，未观察到明显的精度退化。
- 整图编译的核心价值在于对数据依赖、控制流及工程实现方式施加强约束。
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