深度 | 如何利用 H100 GPU +Quanto 优化 AI 模型性能且不损效果？

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基于 Transformer 的扩散模型日益完善，已被证明能够彻底改变文本到图像的生成方式。Transformer 的功能不仅能增强模型的可扩展性和性能，还会增加模型的复杂性。 在这种情况下，模型的复杂性越高，功耗和内存消耗也就越大。 例如，使用像 Stable Diffusion 3 这样的模型进行推理时，需要巨大的 GPU 内存，因为涉及到文本编码器、扩散主干和图像解码器等组件。这样的高内存需求可能会给使用消费级 GPU 的用户带来困扰，从而影响模型的可访问性和实验性。 这时，模型量化的作用就凸显出来了。想象一下，能够将资源密集型模型缩小到更易管理的大小，而不牺牲其效果。量化就像将高分辨率图像压缩成更紧凑的格式，将模型的参数转换为低精度表示。这不仅可以减少内存使用量，还能加快计算速度，使复杂模型更易于访问和使用。 在这篇文章中，你 ………………………………