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OpenDiT是一個開源專案，提供了一個基於Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高效能實現，專為增強DiT應用（包括文字到影片生成和文字到影象生成）的訓練和推理效率而設計。OpenDiT透過以下技術提升效能：在GPU上高達80%的加速和50%的記憶體減少；包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心最佳化；包括ZeRO、Gemini和DDP的混合併行方法，還有對ema模型進行分片進一步降低記憶體成本；FastSeq：一種新穎的序列並行方法，特別適用於DiT等工作負載，其中啟用大小較大但引數大小較小；單節點序列並行可以節省高達48%的通訊成本；突破單個GPU的記憶體限制，減少整體訓練和推理時間；透過少量程式碼修改獲得巨大效能改進；使用者無需瞭解分散式訓練的實現細節；完整的文字到影象和文字到影片生成流程；研究人員和工程師可以輕鬆使用和調整我們的流程到實際應用中，無需修改並行部分；在ImageNet上進行文字到影象訓練併發布檢查點。
需求人群：
"用於提升DiT應用的訓練和推理效率，包括文字到影片生成和文字到影象生成。"
產品特色：
快速、高效的DiT訓練和推理
FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心最佳化
ZeRO、Gemini和DDP的混合併行方法
FastSeq：一種新穎的序列並行方法
完整的文字到影象和文字到影片生成流程