PAIFuser：面向图像视频的训练推理加速框架

主要观点总结

文章介绍了阿里通义万相团队近期开源的 Wan 2.1、Wan 2.2 模型在视频生成技术中的应用，并指出了视频生成面临的挑战。针对这些挑战，阿里云 PAI 团队推出了专为视频生成任务设计的 PAIFuser 框架，该框架通过高性能一体化训练与推理加速框架解决了高计算复杂度、显存消耗大、实时性不足等问题。文章还介绍了PAIFuser的技术亮点和在模型推理、训练方面的优化措施，以及使用PAI-DSW快速体验PAIFuser加速能力的方法。

关键观点总结

关键观点1: 视频生成技术的发展和挑战

随着生成模型技术的突破，视频生成能力受到越来越多的关注。然而，视频生成本身需要使用较长的序列且模型大小日益增大，导致计算资源需求呈现爆炸式增长。构建高效稳定的模型训练体系与推理优化框架已成为科技企业发展的关键战略。

关键观点2: PAIFuser框架的引入

为了解决视频生成面临的挑战，阿里云 PAI 团队推出了专为视频生成任务设计的 PAIFuser 框架。该框架通过高性能一体化训练与推理加速框架有效解决高计算复杂度、显存消耗大、实时性不足等问题，为短视频制作、虚拟现实和创意内容生成等场景提供技术支撑。

关键观点3: PAIFuser的技术亮点

PAIFuser的技术亮点包括模型推理、模型训练并行、量化优化、显存优化、算子优化等方面的优化措施。通过这些优化措施，PAIFuser在视频生成模型训练中展现出显著的性能提升。

关键观点4: PAIFuser实测性能速度提升

以开源模型 Wan2.2-T2V-A14B 为例，使用 PAIFuser 相比开源仓库，视频生成端到端耗时最多有82.96%+缩减，单个样本训练时间也有显著缩减。

关键观点5: 如何使用PAI-DSW体验PAIFuser加速能力

用户可以通过阿里云人工智能平台 PAI 上的交互式建模 PAI-DSW 来体验 PAIFuser 的加速能力。PAI-DSW 提供云端 AI 开发 IDE 或开发机，内置多种开发环境，熟悉 Notebook/VSCode 的用户可轻松使用。

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