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Este documento propone el marco FastCache para reducir el coste computacional de los Transformadores de Difusión (DiTs). FastCache emplea una estrategia dual para acelerar la inferencia explotando la redundancia en la representación interna del modelo. Primero, emplea un mecanismo de selección de tokens con conciencia espacial que filtra adaptativamente los tokens redundantes según la importancia de los estados ocultos. Segundo, emplea una caché a nivel de Transformador que reutiliza las activaciones latentes en los pasos de tiempo cuando los cambios son estadísticamente insignificantes. La aproximación lineal aprendible reduce el cálculo innecesario a la vez que mantiene la fidelidad de generación. El análisis teórico demuestra que FastCache mantiene un error de aproximación acotado bajo reglas de decisión basadas en pruebas de hipótesis. Las evaluaciones experimentales de varias variantes de DiT demuestran reducciones significativas en la latencia y el uso de memoria, y logran la mejor calidad de salida de generación en comparación con otros métodos de caché, según lo medido por las métricas FID y t-FID. El código de FastCache está disponible en GitHub ( https://github.com/NoakLiu/FastCache-xDiT) .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos FastCache, un novedoso marco de compresión y almacenamiento en caché que reduce eficazmente el costo computacional de DiT.
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Mejora de la eficiencia con una estrategia dual de selección de tokens con conocimiento del espacio y almacenamiento en caché a nivel de transformador.
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Mantener la calidad de la generación a través de una aproximación lineal aprendible.
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Se demostró un rendimiento superior al de otros métodos basados en métricas FID y t-FID.
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Garantizar la reproducibilidad y escalabilidad haciendo público el código a través de GitHub.
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Limitations:
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La eficacia del método propuesto puede depender de variantes y conjuntos de datos específicos de DiT.
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El rendimiento de las reglas de decisión basadas en pruebas de hipótesis se ve afectado por la validez de los supuestos.
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Se necesitan más experimentos con variantes de DiT más diversas y conjuntos de datos más grandes.
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Es posible que se necesiten más investigaciones sobre la optimización de hiperparámetros de FastCache.
