Grosse Diffusionsmodelle auf Geräten beschleunigen

Die Welt der Künstlichen Intelligenz verändert sich schnell, dank des Aufstiegs grosser Diffusionsmodelle. Diese Modelle können beeindruckende Bilder erstellen und verschiedene Aufgaben erfüllen, die alle begeistern. Wenn man diese Modelle direkt auf Geräten nutzt, hat das echte Vorteile, wie Geld sparen bei Servern, offline arbeiten und die Benutzerdaten privat halten. Das Problem liegt jedoch in der Grösse dieser Modelle, die oft über eine Milliarde Einstellungen haben. Das kann schwierig für Geräte sein, die nicht viel Rechenpower oder Speicher haben.

In dieser Diskussion teilen wir Wege, um diese Modelle schneller auf mobilen Geräten zum Laufen zu bringen. Durch clevere Designentscheidungen haben wir die schnellste Leistung erreicht, die für ein spezielles Modell namens Stable Diffusion bekannt ist. Mit diesem Durchbruch können wir ein besseres Erlebnis für alle Arten von Geräten bieten.

#Verständnis von grossen Diffusionsmodellen

Grosse Diffusionsmodelle sind besonders in der Art und Weise, wie sie Bilder generieren. Sie stechen im Vergleich zu anderen Methoden wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs) hervor. Während GANs dafür bekannt sind, Bilder in hoher Qualität zu erstellen, kann das Training schwierig sein. VAEs verwenden einen anderen Ansatz zur Bilderzeugung, erreichen aber möglicherweise nicht immer die Qualität von GANs.

In letzter Zeit haben Diffusionsmodelle an Bedeutung gewonnen, da sie Bilder effektiv durch ein Verfahren erstellen, das Schritt für Schritt Rauschen entfernt. Ein populäres Modell in dieser Kategorie ist Stable Diffusion. Seine Fähigkeit, fotorealistische Bilder zu erzeugen, hat es für verschiedene Aufgaben, wie Bildbearbeitung und Bildgenerierung aus Textvorgaben, beliebt gemacht.

#Vorteile der Bereitstellung auf Geräten

Wenn es darum geht, grosse Diffusionsmodelle zu verwenden, ist eine zentrale Frage, wo sie laufen sollen. Sie direkt auf Geräten auszuführen hat mehrere Vorteile. Es reduziert die Kosten für die Servernutzung, ermöglicht das Arbeiten ohne Internet und wahrt die Privatsphäre der Nutzer, da die Daten auf dem Gerät bleiben.

Die Verwendung grosser Modelle wie Stable Diffusion direkt auf Geräten ist jedoch nicht einfach, wegen der vielen Einstellungen. Wenn sie nicht gut gestaltet sind, können diese Modelle langsamer werden und zu viel Speicher verbrauchen. Es gab zwar Versuche, Stable Diffusion auf Geräten zum Laufen zu bringen, diese Bemühungen konzentrierten sich meist auf spezifische Geräte und bieten Raum für Verbesserungen.

#Unser Ansatz zur Beschleunigung der Inferenz

In dieser Studie schlagen wir mehrere Verbesserungen vor, um diese Modelle schneller auf Geräten laufen zu lassen. Wir haben beeindruckende Leistungen mit Stable Diffusion auf Geräten mit GPUs erreicht und die Zeit zum Generieren von Bildern erheblich reduziert.

#Verwandte Arbeiten in der Bildgenerierung

Die Bildgenerierung ist in der Forschung zu einem heissen Thema geworden, besonders in den letzten Jahren. Wie bereits erwähnt, waren GANs wegen ihrer Fähigkeit, detaillierte Bilder zu erzeugen, eine beliebte Wahl. Das Training kann jedoch eine Herausforderung darstellen. VAEs stellen einen anderen Weg dar, der Bilder durch ein Verfahren generiert, das auf versteckte Muster fokussiert, aber möglicherweise nicht das gleiche Qualitätsniveau erreicht.

Das Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) markiert einen wichtigen Punkt in der Evolution der Diffusionsmodelle und zeigt ihre Fähigkeit, detaillierte Bilder durch iterative Prozesse zu erstellen, die Rauschen entfernen. Dies hat zur Entstehung von Modellen wie Stable Diffusion geführt, die viele in der Community begonnen haben zu nutzen und weiterzuentwickeln.

#Techniken zur Verbesserung der Leistung

Um schnellere Ergebnisse zu erzielen, haben wir uns angeschaut, wie wir die Schritte optimieren können, die erforderlich sind, um Bilder aus Textvorgaben zu generieren. Die Hauptteile des Prozesses umfassen das Erfassen der Texteingabe, das Erstellen von Rauschen, das Verwenden eines neuronalen Netzwerks zur Rauschbereinigung und schliesslich das Umwandeln dieser Daten in ein Bild.

#Spezialisierte Kerne: Gruppennormalisierung und GELU

Eine wichtige Technik, die wir verwendet haben, ist die Gruppennormalisierung (GN). Diese Methode teilt die Daten in kleinere Gruppen auf, was die Handhabung erleichtert, besonders bei unterschiedlichen Datengrössen. Wir haben einen Weg gefunden, alle Operationen, die mit GN zu tun haben, in einem Schritt auszuführen, indem wir einen speziellen GPU-Befehl genutzt haben, wodurch alles schneller wurde.

Wir haben uns auch auf die Aktivierungsfunktion Gaussian Error Linear Unit (GELU) konzentriert, die mehrere Berechnungen durchführt. Wir haben eine spezielle Methode entwickelt, um diese Berechnungen effizienter auszuführen, was die Leistung weiter verbessert hat.

#Verbesserung des Aufmerksamkeitsmechanismus

Der Aufmerksamkeitsmechanismus ist entscheidend für das Matching von Text- und Bildvorgaben. Er kann jedoch langsam werden, wenn es um lange Datenfolgen geht. Um dem entgegenzuwirken, haben wir zwei Hauptoptimierungen implementiert:

1. Teilweise zusammengeführte Softmax: Diese Methode zerlegt die Softmax-Operation in kleinere Schritte, die leichter berechnet werden können. Wir haben es so gestaltet, dass es schneller läuft und weniger Speicher benötigt.

2. FlashAttention: Das ist eine weitere Methode, die hilft, den Aufmerksamkeitsprozess zu beschleunigen, indem der Speicherverbrauch minimiert wird. Wir nutzen FlashAttention selektiv in bestimmten Situationen, wo es die meisten Vorteile bringt.

#Winograd-Faltung

Wir haben uns auch eine Methode namens Winograd-Faltung angeschaut. Diese Technik vereinfacht Faltungsoperationen, indem sie in weniger Berechnungen umgewandelt werden. Obwohl sie mehr Speicher benötigt, haben wir einen sweet spot gefunden, der eine gute Balance zwischen Geschwindigkeit und dem eingesetzten Speicher bietet.

#Benchmarking und Ergebnisse

Um zu messen, wie gut unsere Optimierungen funktionieren, haben wir sie auf verschiedenen Geräten getestet. Wir haben uns auf Geräte wie das Samsung S23 Ultra und das iPhone 14 Pro Max konzentriert. Unsere Ergebnisse zeigten klare Verbesserungen in Geschwindigkeit und Effizienz, während wir unsere Optimierungen nacheinander anwendeten.

Zum Beispiel sank die Zeit, die benötigt wurde, um das Modell für eine einzelne Iteration auszuführen, erheblich, was zeigt, dass jede Optimierung zur Gesamtleistung beitrug. Darüber hinaus erreichten wir, als wir den gesamten Prozess von der Texteingabe bis zum fertigen Bild betrachteten, eine Rekordzeit für die Generierung hochwertiger Bilder.

#Fazit

Insgesamt haben wir eine Reihe spannender Verbesserungen geteilt, um grosse Diffusionsmodelle schneller und effizienter auf verschiedenen Geräten zu machen. Diese Optimierungen helfen, die Technologie zugänglicher zu machen und das Benutzererlebnis zu verbessern. Durch die Feinabstimmung, wie diese Modelle arbeiten, können wir uns auf noch breitere Anwendungen von generativer KI in der Zukunft freuen.