attention.py — 4 处 softmax 都包裹了 torch.amp.autocast('cuda', enabled=False),阻止 autocast 将 bf16 提升到 fp32
- GroupNorm/LayerNorm bypass autocast,消除 bf16→fp32→bf16 转换开销 - DDIM 调度系数 cast 到输入 dtype,attention mask 直接用 bf16 分配 - alphas_cumprod 提升到 float64 保证数值精度 - SinusoidalPosEmb 输出 dtype跟随模型精度 - 新增 profile_unet.py 脚本及FLOPS 分析结果 - 启用 TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL - case1 PSNR: 30.45 → 30.24(bf16 精度预期内波动)