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f192c8aca9
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添加CrossAttention kv缓存，减少重复计算，提升性能，psnr=31.8022 dB
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2026-02-09 17:04:23 +00:00 |
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4288c9d8c9
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减少了一路视频vae解码
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2026-02-09 16:48:16 +00:00 |
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a2cd34dd51
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1. einsum('b i d, b j d -> b i j') → torch.bmm(q, k.transpose(-1,-2)) — 直接映射 rocBLAS batched GEMM
2. baddbmm 把 scale 融合进 GEMM，少一次 kernel launch
3. 第二个 einsum 同理换torch.bm
每一轮加速1到两秒
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2026-02-08 18:54:48 +00:00 |
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7338cc384a
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ddim.py — torch.float16 → torch.bfloat16，修复 dtype 不匹配
attention.py — 4 处 softmax 都包裹了 torch.amp.autocast('cuda', enabled=False)，阻止 autocast 将 bf16 提升到 fp32
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2026-02-08 17:02:05 +00:00 |
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f86ab51a04
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全链路 bf16 混合精度修正与 UNet FLOPS profiling
- 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）
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2026-02-08 16:01:30 +00:00 |
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75c798ded0
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DDIM loop 内小张量分配优化，attention mask 缓存到 GPU
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2026-02-08 14:20:48 +00:00 |
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e588182642
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修复混合精度vae相关的配置错误，确保在推理阶段正确使用了混合精度模型，并且导出了正确精度的检查点文件。
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2026-02-08 12:35:59 +00:00 |
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e6c55a648c
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所有case的baseline，amd版本的ground truth都上传了
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2026-02-08 09:42:14 +00:00 |
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fffc5a9956
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init
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2026-02-08 03:29:15 +00:00 |
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