深度学习训练速度主要受内存瓶颈和计算瓶颈的限制，前者是内存访问时间，后者是计算时间。
本研究提出了一种自我推测解码（ASD）方法，旨在解决去噪扩散概率模型（DDPMs）推理中的计算瓶颈，显著提高推理速度。ASD在并行运行时的速度比传统方法快约$ ilde{O}(K^{ rac{1}{3}})$。
清华大学陈键飞团队提出的稀疏注意力机制SpargeAttn，无需训练即可加速多种模型，推理速度提升4-7倍，同时保持端到端精度，有效解决长序列任务的计算瓶颈。
本研究提出了一种名为LightMotion的轻量级相机运动控制视频生成方法，解决了现有方法在微调和推理中的计算瓶颈。通过潜在空间的置换和重采样，LightMotion有效模拟相机运动，提升了生成质量，优于现有技术。
AIxiv专栏促进学术交流，报道超过2000篇研究。吴梓阳等提出的Token Statistics Transformer (ToST)通过线性时间注意力机制提升效率，解决传统Transformer的计算瓶颈，表现优异，具有广泛应用潜力。
Roofline模型通过运算强度与带宽分析计算性能。运算强度是运算量与访存量的比值。图中红色区域表示带宽瓶颈，绿色区域表示计算瓶颈。优化策略包括提高算力和带宽，需根据不同瓶颈选择合适的优化方法。
该论文介绍了一种名为DDSM的新型框架，通过使用自适应调整的神经网络解决了生成过程中的计算瓶颈问题，提高了扩散模型的效率，并且可以与其他扩散模型集成，不影响生成质量。
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