5.2.3 Stable Diffusion 推理加速与 U-Net 优化

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5.2.3 Stable Diffusion 推理加速与 U-Net 优化 5.2.3 Stable Diffusion 推理加速与 U-Net 优化：一线工程师的实战手记你有没有在深夜调试一个 1.5B 参数的 U-Net 模型时，盯着的输出发呆？有没有在客户演示前五分钟，发现一张 512×512 图像的单步去噪要耗时 820ms，而目标是 ≤120ms？有没有把加进去后，模型反而慢了 37%，GPU 利用率跌到 23%？这不是玄学——这是 Stable Diffusion 推理加速的真实战场。它不靠“加显卡”或“换 A100”解决，而是一场对计算图、内存布局、张量粒度、硬件特性的毫米级拆解与重铸。