Optimisation GPU pour wan2.1-vae : Accélération TensorRT, Quantification FP16 et Réutilisation du KV Cache pour un Gain de 40%
1. Contexte
Dans le domaine de la génération d'images par intelligence artificielle, la vitesse d'inférence constitue un facteur déterminant pour l'expérience utilisateur et la viabilité économique des applications. Nous présentons ici une analyse approfondie des techniques d'optimisation appliquées au modèle wan2.1-vae pour l'inférence GPU.
La ...
Publié le 21 juillet à 21h12
Optimisation et Déploiement de D-FINE : Quantification INT8 et Inférence en Précision Mixte FP16
L'optimisation des modèles de détection d'objets en temps réel comme D-FINE est cruciale pour réduire la latence et l'empriente mémoire sur le matériel de production. Bien que D-FINE offre des performances de pointe nativement, l'application de techniques de quantification peut multiplier la vitesse d'inférence par 2 ou 4 tout en divisant l'uti ...
Publié le 21 juin à 19h34