技术博客

近日，由美国东北大学、香港中文大学和Adobe Research等机构联合组成的研究团队开发出一种名为DraftAttention的视频扩散模型加速技术。该技术无需额外训练即可直接应用于现有模型，通过引入动态稀疏注意力机制，有效降低了计算成本。实验结果显示，在保持生成图像质量的同时，DraftAttention在GPU端的推理速度提升了两倍，为视频生成领域带来了显著的性能优化。

TPAT（TensorRT Plugin Auto-Generation Tool）是由腾讯公司与英伟达（NVIDIA）联手打造的一款创新工具，旨在解决TensorRT推理框架因支持的算子数量有限而需频繁手动编写插件的问题。TPAT通过自动化方式生成TensorRT插件，极大地简化了算子扩展的过程，提升了GPU上的深度学习模型推理效率。

腾讯公司近期推出的Forward框架，作为一款高性能的GPU推理加速工具，不仅简化了模型转换的过程，还极大地提升了推理速度。该框架支持包括Tensorflow、PyTorch、Keras以及ONNX在内的多种主流模型格式的直接加载，为开发者提供了极大的便利。本文将通过一系列详实的代码示例，详细介绍如何利用Forward实现模型的高效转换及推理加速。