სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
SDXL მოდელი, მიუხედავად მისი გაუმჯობესებული შესაძლებლობებისა, მნიშვნელოვნად დიდია, რაც დიდ მოთხოვნებს აყენებს GPU მეხსიერებასა და გამოთვლით დროს. ეს სტატია იკვლევს ოპტიმიზაციის ტექნიკებს, როგორიცაა დაბალი სიზუსტის (fp16) წონების გამოყენება, PyTorch 2.0-ის SDPA და torch.compile ფუნქციები, ასევე CPU-ზე გადმოტვირთვა, რათა გაიზარდოს ინფერენციის სიჩქარე და შემცირდეს მეხსიერების მოხმარება, რაც SDXL-ს უფრო პრაქტიკულს ხდის ფართო სპექტრის მომხმარებლებისთვის.
