重大更新！4G显存就能跑SDXL了？-duidaima 堆代码

重大更新！4G显存就能跑SDXL了？

发布于 2个月前
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芽色的清茶
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关于SDXL的生态目前还未完全稳定，但是不得不提到的就是SDXL的在VAE,CLIP,UNET三大组件的巨大提升，其101亿的参数量是原本SD的N倍，那么对于SDXL的生态介绍我们再次重复一遍。4G的显存都能跑SDXL意味着将来大模型Lora将降低其大小，炼丹炉压力更小~

SDXL为什么强？
0.1参数训练量为101亿其中BASE模型35 亿加REFINER模型66亿 SD的8倍？？？
0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块)，VAE，CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量
0.3增加一个单独的基于Latent（潜在）的Refiner(炼制)模型，来提升图像的精细化程度。【新增：对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化，其本质上是在做图生图的工作。】
0.4设计了很多训练Tricks(技巧)(这些Tricks都有很好的通用性和迁移性，能普惠其他的生成式模型)，包括图像尺寸条件化策略，图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。
0.5先发布Stable Diffusion XL 0.9测试版本，基于用户使用体验和生成图片的情况，针对性增加数据集和使用RLHF技术优化迭代推出Stable Diffusion XL 1.0正式版。
0.6采样方法禁用DDIM (保留意见、非绝对)，不需要开启CN,随着CN的支持，可以开启CN的XL版本。所有的环境需要都是XL的生态
0.7直接出1024分辨率图片 1024 * 1024 起步

随之而来的就是对大显存的占用，但随着新的PR的提出，或将在4G的测试显存，并在一定的内存占用上解决！！！

A big improvement for dtype casting system with fp8 
storage type and manual cast

一个很大的提升对于FP8的内存和手动转换。在 pytorch 2.1.0 之后，pytorch 添加了 2 个新的 dtype 作为存储类型：float8_e5m2、float8_e4m3fn。基于讨论使用 fp8 作为训练/使用 NN 模型的参数/梯度的论文。我认为值得对 fp8 格式进行一些优化。此外，一些扩展也已经支持这个功能。

速度提升
由于将 FP8 与 FP16 一起使用，因此计算需要一些额外的操作来强制转换 dtype。它会降低速度（特别是对于较小的批量）

批量大小	768x768 标清1.x fp16	768x768 标清1.x fp8	1024x1024 SDXL fp16	1024x1024 SDXL fp8
1	8.27 秒/秒	7.85 秒/秒	3.84 秒/秒	3.67 秒/秒
4	3.19 秒/秒	3.08 秒/秒	1.51 秒/秒	1.45 秒/秒

什么是FP8 FP16?
Fp16：意味模型用16位浮点数存，相对于Fp32更小更快，但是无法用于CPU，因为有的半浮点精度运算在CPU上不支持。通常为了更快的运算，在GPU上我们也会将Fp32转换成Fp16，这个可以在设置里配置。那么随之而来的一个params是8个byte（字节），FP32就是4个byte，FP8就是一个Byte，FP或者BF16相对已经是比较好的出图质量了。

以下测试结果来自原PR作者琥珀青叶，如果你想要尝试，在源码中切换此PR即可

首先SD1的时候FP16存下来是2G，SDXL因为参数变多了FP16也要5G，这样很多显卡就hold不住了。所以青叶做了个事情，就是load的时候用FP8放在显存里，这样SDXL存在显存是2.5G。但是在每一层运算的时候把对应的FP8转到FP16，所以整个计算流程看起来是是一致的。同时整个流程的显存占用也下来的。