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通过ParaAttention加速HunyuanVideo推理：WaveSpeed的突破性创新

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通过ParaAttention加速HunyuanVideo推理：WaveSpeed的突破性创新 
# 使用ParaAttention加速HunyuanVideo推理：WaveSpeed突破

在WaveSpeed，我们不断突破AI媒体生成领域的可能性界限。我们很高兴与大家分享如何利用ParaAttention和其他尖端技术来显著加快HunyuanVideo推理速度，使实时视频生成成为现实。

## 视频生成模型的挑战

虽然开源视频生成模型如[HunyuanVideo](https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo)、[CogVideoX](https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo)和[Mochi](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview)已取得显著进展，但**推理速度仍然是实际应用中的重大瓶颈**。这些模型在从文本描述生成高质量视频方面展示了卓越的能力。然而，尽管取得了这些成就，该领域仍然面临实质性挑战。这些模型的计算复杂性和内存需求对实际应用构成了重大障碍，尤其是在生成高分辨率、大量帧数的视频时。** 这限制了AI视频生成技术在需要实时性能的行业中的广泛采用和实际应用。**

## 我们的解决方案：ParaAttention及其他技术

### 上下文并行化和首块缓存

我们的方法从上下文并行化和首块缓存（FBC）开始，通过我们的ParaAttention库实现。这些技术使我们能够：

- **缓存transformer块输出**：通过缓存和重用这些输出，当残差差异足够小时，我们可以跳过整个去噪步骤而不影响视频质量。
- **并行化推理**：使用上下文并行化，我们可以在多个GPU上高效地扩展推理过程。

### FP8动态量化

为了进一步优化速度和内存使用，我们实现了FP8动态量化。这种技术降低了模型权重和激活的精度，同时保持准确性，使我们能够利用NVIDIA GPU的8位张量核心进行加速计算。

## 成果数据

我们优化工作的影响是显著的：

| GPU类型 | GPU数量 | 优化方案 | 时间（秒） | 加速倍数|
|-------|-------|-------|-------|-------|
| NVIDIA L20 | 1 | 基准 | 3675.71 | 1.00x |
| NVIDIA L20 | 1 | FBCache | 2271.06 | 1.62x |
| NVIDIA L20 | 2 | FBCache + CP | 1132.90 | 3.24x |
| NVIDIA L20 | 4 | FBCache + CP | 718.15 | 5.12x |
| NVIDIA L20 | 8 | FBCache + CP | 649.23 | 5.66x |

仅使用8块NVIDIA L20 GPU，相比基准配置我们已经实现了5.66倍的加速。这意味着之前需要近一小时才能生成的129帧720p视频现在只需10分钟多就能完成。

## WaveSpeed优势

我们的方法之所以与众不同，是因为在一个协调统一的解决方案中结合了多种优化技术：

- **全面的优化**：我们不依赖单一技术，而是将上下文并行化、首块缓存和FP8量化结合起来以获得最大效果。
- **可扩展性**：我们的解决方案可以在多个GPU上高效扩展，适用于单GPU工作站和多GPU服务器环境。
- **质量保证**：尽管进行了激进的优化，我们仍然保持近乎完美的视频质量，确保速度不会以内容完整性为代价。

这一视频生成速度的突破为从娱乐到广告等各个行业的实时应用开辟了新的可能性。在WaveSpeed，我们致力于继续这一创新，探索新的优化技术，并推动AI驱动视频创作的可能性边界。

敬请期待我们在让AI视频生成更快、更高效、更易获得方面的更多更新。

内容来源：[fastest_hunyuan_video.md](https://github.com/chengzeyi/ParaAttention/blob/main/doc/fastest_hunyuan_video.md)

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