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基于 Triton Inference Server 部署优化 Stable Diffusion Pipeline
内容
作为一款文本到图像生成模型，Stable Diffusion 能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品。而 Stable Diffusion 的出现，也引爆了 AI 绘画的风口，AI 绘画平台 Midjourney 更是仅靠订阅服务费就年赚 1 亿美金。
当然，也因为 Stable Diffusion 是完全开源的，因此个人也能够部署 Stable Diffusion 实现文本到图像的生成，具有很大的可玩性。然而，如何对 Stable Diffusion 进行部署并进行优化呢？
今年 3 月份，NVIDIA 推出了可用于 LLM 和生成式 AI 的推理 GPU 平台，可以将 Stable Diffusion 的性能提高 7 倍。这些平台的软件层采用的是 NVIDIA AI Enterprise 软件套件，包括了用于高性能深度学习推理的软件开发套件 NVIDIA TensorRTTM，以及帮助实现模型部署标准化的开源推理服务软件 NVIDIA Triton Inference Server。
Triton Inference Server 可以在任何基于 GPU 或 CPU 的基础设施上部署、运行和扩展任意框架中经过训练的 AI 模型，进而精简 AI 推理。因此，我们可以使用 Triton Inference Server 更快速、高效地部署和优化 Stable Diffusion Pipeline ，提高推理性能。
4 月 25 日，智东西公开课联合 NVIDIA 策划推出「Stable Diffusion Pipeline 部署优化公开课」。本次公开课邀请到 NVIDIA 资深解决方案架构师卢翔龙参与，主讲基于 NVIDIA Triton Inference Server 的扩散模型部署及优化。
通过本次在线研讨会您将了解以下内容：
使用 Triton 对 Stable Diffusion Pipeline 进行部署及优化K8s 上多 Triton 推理实例的自动部署和编排NVIDIA AI Enterprise 端到端 AI 研发工作流及应用场景
日程
4 月 25 日，星期二，19:00-20:00
演讲嘉宾
卢翔龙 | NVIDIA 资深解决方案架构师
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相关资料
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利用 GPU 加速人工智能图像生成模型推理实战之利用 TensorRT 加速 Stable Diffusion 模型推理
内容
随着 AI 技术的发展, 数字内容创建业务也变得越来越火热。生成式 AI 模型的发布, 让我们看到了人工智能在各行各业的潜力。您只需要用语言简单描述自己希望看到的画面, AI 便可以自动生成画作。生成式 AI 模型的广泛应用，不仅提高了我们的工作效率，也为社会发展带来了巨大的推动力, 而支撑起生成式 AI 模型强大的计算需求的就是GPU。
Stable Diffusion 模型是目前利用 AI 生成图像最火热的模型之一, 它能通过文字的输入生成高质量的图像。NVIDIA TensorRT 在 AI 模型加速推理上的能力, 可以帮助 Stable Diffusion 模型生成图像的推理过程变得更快。
本次在线研讨会将帮助有基于视觉人工智能开发需求的开发者，通过本次在线研讨会您可以了解到以下内容：
生成式 AI 应用简介Stable Diffusion 模型剖析NVIDIA TensorRT 简介及最新特性利用 TensorRT 加速 Stable Diffusion 模型推理代码实例：利用 TensorRT 加速 Stable Diffusion 模型推理环境配置及代码运行
日程
4 月 25 日，星期二，20:00-21:30
演讲嘉宾
何琨 （Ken He）
NVIDIA 企业级开发者社区高级经理，拥有多年的 GPU 和人工智能开发经验。自 2017 年加入 NVIDIA 开发者社区以来，完成过上百场培训，帮助上万个开发者了解人工智能和 GPU 编程开发。在计算机视觉，高性能计算领域完成过多个独立项目。并且，在机器人和无人机领域，有过丰富的研发经验。对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与 GPU 版气象模式 GRAPES，是其主要研发者。
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