Habana Gaudi
🤗 Diffusers 通过 🤗 Optimum 与 Habana Gaudi 兼容。请遵循 安装 指南以安装 SynapseAI 和 Gaudi 驱动程序，然后安装 Optimum Habana
python -m pip install --upgrade-strategy eager optimum[habana]
要在 Gaudi 上使用 Stable Diffusion 1 和 2 生成图像，您需要实例化两个实例
GaudiStableDiffusionPipeline，一个用于文生图生成的管道。GaudiDDIMScheduler，一个针对 Gaudi 优化的调度器。
初始化管道时，您必须指定 use_habana=True 以将其部署到 HPU 上，为了获得最快的生成速度，您应该使用 use_hpu_graphs=True 启用 **HPU 图**。
最后，指定一个 GaudiConfig，该配置可以从 Hub 上的 Habana 组织下载。
from optimum.habana import GaudiConfig
from optimum.habana.diffusers import GaudiDDIMScheduler, GaudiStableDiffusionPipeline
model_name = "stabilityai/stable-diffusion-2-base"
scheduler = GaudiDDIMScheduler.from_pretrained(model_name, subfolder="scheduler")
pipeline = GaudiStableDiffusionPipeline.from_pretrained(
model_name,
scheduler=scheduler,
use_habana=True,
use_hpu_graphs=True,
gaudi_config="Habana/stable-diffusion-2",
)现在，您可以调用管道，通过一个或多个提示以批处理方式生成图像。
outputs = pipeline(
prompt=[
"High quality photo of an astronaut riding a horse in space",
"Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench",
],
num_images_per_prompt=10,
batch_size=4,
)有关更多信息，请查看 🤗 Optimum Habana 的 文档 以及官方 GitHub 存储库中提供的 示例。
基准测试
我们使用 Habana/stable-diffusion 和 Habana/stable-diffusion-2 Gaudi 配置（混合精度 bf16/fp32）对 Habana 的第一代 Gaudi 和 Gaudi2 进行了基准测试，以展示它们的性能。
对于 Stable Diffusion v1.5，在 512x512 图像上
| 延迟（批次大小 = 1） | 吞吐量 | |
|---|---|---|
| 第一代 Gaudi | 3.80s | 0.308 图像/秒（批次大小 = 8） |
| Gaudi2 | 1.33s | 1.081 图像/秒（批次大小 = 8） |
对于 Stable Diffusion v2.1，在 768x768 图像上
| 延迟（批次大小 = 1） | 吞吐量 | |
|---|---|---|
| 第一代 Gaudi | 10.2s | 0.108 图像/秒（批次大小 = 4） |
| Gaudi2 | 3.17s | 0.379 图像/秒（批次大小 = 8） |