mirror of
https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
synced 2026-03-22 16:50:47 +00:00
support ascend npu
This commit is contained in:
58
docs/zh/Pipeline_Usage/GPU_support.md
Normal file
58
docs/zh/Pipeline_Usage/GPU_support.md
Normal file
@@ -0,0 +1,58 @@
|
||||
# GPU/NPU 支持
|
||||
|
||||
`DiffSynth-Studio` 支持多种 GPU/NPU,本文介绍如何在这些设备上运行模型推理和训练。
|
||||
|
||||
在开始前,请参考[安装依赖](/docs/zh/Pipeline_Usage/Setup.md)安装好 GPU/NPU 相关的依赖包。
|
||||
|
||||
## NVIDIA GPU
|
||||
|
||||
本项目提供的所有样例代码默认支持 NVIDIA GPU,无需额外修改。
|
||||
|
||||
## AMD GPU
|
||||
|
||||
AMD 提供了基于 ROCm 的 torch 包,所以大多数模型无需修改代码即可运行,少数模型由于依赖特定的 cuda 指令无法运行。
|
||||
|
||||
## Ascend NPU
|
||||
|
||||
使用 Ascend NPU 时,需把代码中的 `"cuda"` 改为 `"npu"`。
|
||||
|
||||
例如,Wan2.1-T2V-1.3B 的推理代码:
|
||||
|
||||
```diff
|
||||
import torch
|
||||
from diffsynth.utils.data import save_video, VideoData
|
||||
from diffsynth.pipelines.wan_video import WanVideoPipeline, ModelConfig
|
||||
|
||||
vram_config = {
|
||||
"offload_dtype": "disk",
|
||||
"offload_device": "disk",
|
||||
"onload_dtype": torch.bfloat16,
|
||||
"onload_device": "cpu",
|
||||
"preparing_dtype": torch.bfloat16,
|
||||
- "preparing_device": "cuda",
|
||||
+ "preparing_device": "npu",
|
||||
"computation_dtype": torch.bfloat16,
|
||||
- "computation_device": "cuda",
|
||||
+ "preparing_device": "npu",
|
||||
}
|
||||
pipe = WanVideoPipeline.from_pretrained(
|
||||
torch_dtype=torch.bfloat16,
|
||||
- device="cuda",
|
||||
+ device="npu",
|
||||
model_configs=[
|
||||
ModelConfig(model_id="Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B", origin_file_pattern="diffusion_pytorch_model*.safetensors", **vram_config),
|
||||
ModelConfig(model_id="Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B", origin_file_pattern="models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth", **vram_config),
|
||||
ModelConfig(model_id="Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B", origin_file_pattern="Wan2.1_VAE.pth", **vram_config),
|
||||
],
|
||||
tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B", origin_file_pattern="google/umt5-xxl/"),
|
||||
- vram_limit=torch.cuda.mem_get_info("cuda")[1] / (1024 ** 3) - 2,
|
||||
+ vram_limit=torch.npu.mem_get_info("npu")[1] / (1024 ** 3) - 2,
|
||||
)
|
||||
|
||||
video = pipe(
|
||||
prompt="纪实摄影风格画面,一只活泼的小狗在绿茵茵的草地上迅速奔跑。小狗毛色棕黄,两只耳朵立起,神情专注而欢快。阳光洒在它身上,使得毛发看上去格外柔软而闪亮。背景是一片开阔的草地,偶尔点缀着几朵野花,远处隐约可见蓝天和几片白云。透视感鲜明,捕捉小狗奔跑时的动感和四周草地的生机。中景侧面移动视角。",
|
||||
negative_prompt="色调艳丽,过曝,静态,细节模糊不清,字幕,风格,作品,画作,画面,静止,整体发灰,最差质量,低质量,JPEG压缩残留,丑陋的,残缺的,多余的手指,画得不好的手部,画得不好的脸部,畸形的,毁容的,形态畸形的肢体,手指融合,静止不动的画面,杂乱的背景,三条腿,背景人很多,倒着走",
|
||||
seed=0, tiled=True,
|
||||
)
|
||||
save_video(video, "video.mp4", fps=15, quality=5)
|
||||
```
|
||||
@@ -36,6 +36,8 @@ Ascend NPU 通过 `torch-npu` 包提供支持,以 `2.1.0.post17` 版本(本
|
||||
pip install torch-npu==2.1.0.post17
|
||||
```
|
||||
|
||||
使用 Ascend NPU 时,请将 Python 代码中的 `"cuda"` 改为 `"npu"`,详见[NPU 支持](/docs/zh/Pipeline_Usage/GPU_support.md#ascend-npu)。
|
||||
|
||||
## 其他安装问题
|
||||
|
||||
如果在安装过程中遇到问题,可能是由上游依赖包导致的,请参考这些包的文档:
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user