vLLM Blog
·
vLLM-Omni扩散缓存加速
💡
原文英文，约600词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
vLLM-Omni更新了性能，支持Cache-DiT和TeaCache等缓存加速方法，显著提升扩散模型推理速度，图像生成速度提高1.5到2倍，质量损失极小。Cache-DiT在图像编辑任务中表现尤为突出，速度提升可达2.38倍。
🎯
关键要点
- vLLM-Omni更新了性能，支持Cache-DiT和TeaCache等缓存加速方法。
- 扩散模型推理速度显著提升，图像生成速度提高1.5到2倍，质量损失极小。
- Cache-DiT在图像编辑任务中表现尤为突出，速度提升可达2.38倍。
- 扩散模型计算成本高，生成单个图像需要多个推理步骤，且相邻步骤处理相似特征。
- vLLM-Omni通过智能缓存和重用中间计算结果，避免重复计算。
- 支持两种缓存后端：Cache-DiT和TeaCache。
- Cache-DiT提供高级控制和最大性能，包含DBCache、TaylorSeer和SCM等技术。
- TeaCache是简单且自适应的缓存机制，动态决定何时重用计算。
- 在NVIDIA H200 GPU上进行基准测试，TeaCache和Cache-DiT均显示出显著的加速效果。
- Cache-DiT在Qwen-Image-Edit任务中实现了2.38倍的速度提升。
- 支持的模型包括Qwen-Image和Qwen-Image-Edit，TeaCache和Cache-DiT均可用。
- 使用vLLM-Omni加速非常简单，只需在初始化时定义cache_backend。
- 正在积极开发并行化、内核融合和量化等优化技术。
➡️
