SmoothCache —— 由Roblox与女王大学共同开发的适用于DiT的全面推理加速方案

SmoothCache指的是什么？

SmoothCache 是一种通用推理加速技术，专为 Diffusion Transformers (DiT) 设计，并由 Roblox 和女王大学的研究团队开发。该技术通过分析相邻扩散时间步的层输出相似性来自适应地缓存和重用关键特征，从而降低计算需求。实验结果表明，SmoothCache 可以实现 8% 到 71% 的加速效果，在保持或甚至提高生成质量的同时适用于图像、视频及音频等多种数据类型。这一技术的进步有助于推动 DiT 模型在实时应用中的更广泛应用。

SmoothCache的核心特性

• 推论提速提升Diffusion Transformers (DiT) 模型的推断效率，降低其运算期间的资源消耗。
• 与模型无关的特点适用于多种DiT结构，无须为个别模型专门训练或修改。
• 维持品质在提升速度的过程中，维持乃至增强生成模型的品质，以保证推理时的输出质量与初始模型相匹敌。
• 多模态通用性SmoothCache在图像生成中表现出色，并且能够延伸应用至包括视频与音频在内的多种媒体格式，体现了它极其广泛的应用范围。
• 便于整合可以无缝融入当前的DiT模型推断过程，并且能够与多种求解器协同工作，同时不必改变原有的模型结构。
• 效能增强通过利用缓存的核心属性来避免冗余运算，该方法在各种模式下达到了8%至71%的速度提升。

SmoothCache的工作机制

• 层级输出相近度根据注意到的DiT模型层在连续扩散步骤间的输出具有高度相似性的现象。
• 自动调整的缓存通过解析小规模校正集合中的层级表现偏差，SmoothCache智能地判定出在降噪流程中需要存储的关键特性。
• 特性复用于推导环节中，利用先前存储的特性数据以防止计算冗余，并减轻对资源的需求压力。
• 错误分析根据层次结构中的误差来评估各扩散阶段特征之间的相似性，并依此设计缓存方案。
• 静态资源缓存策略根据错误分析的结果，制定一种固定的缓存策略，在推理阶段用来引导特性的缓存与再利用。

SmoothCache的项目位置

• Git代码库访问该GitHub项目以了解更流畅的缓存实现方案：https://github.com/Roblox/SmoothCache
• 关于arXiv的技术文章访问此链接可获取最新研究文档：https://arxiv.org/pdf/2411.10510

SmoothCache的使用情境

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