Nvidia Tensorrt彻底改变了Adobe Firefly的视频发电
NVIDIA TensorRT Revolutionizes Adobe Firefly's Video Generation
Iris Coleman Apr 22, 2025 03:41
NVIDIA TensorRT optimizes Adobe Firefly, cutting latency by 60% and reducing costs by 40%, enhancing video generation efficiency with FP8 quantization NVIDIA最近的一篇博客文章显示，在Hopper GPU上。
NVIDIA的张力大大提高了Adobe Firefly的视频生成模型的效率，延迟降低了60％，总拥有成本（TCO）降低了40％。该优化利用NVIDIA HOPPER GPU上的FP8量化功能，从而更有效地使用Computa
使用Tensorrt
Adobe与NVIDIA的合作对更多的视频生成的用户为更多的用户提供服务。由Hopper GPU驱动的AWS EC2 P5/P5EN实例上的Tensorrt部署使Adobe提高了可扩展性和效率。这种部署策略对于实现萤火虫的快速上市至关重要，萤火虫已成为Adobe最成功的Beta发射之一，在其第一个月中产生了超过7000万张图像。
高级优化和技术
使用Tensorrt，使用Tensorrt，Adobe，Adabe for Adobe for nister for Firtization firmitization firmitization firmitization firterfly策略。其中包括通过FP8量化减少内存带宽，这在加速张量核心操作的同时降低了内存足迹。此外，Tensorrt对Pytorch，Tensorflow和ONNX提供的支持提供了无缝的模型可移植性t部署。
优化过程涉及将模型导出到ONNX，与FP8和BF16实现混合精度，并采用培训后量化技术。这些措施共同减少了视频扩散模型的计算需求，使它们更易于访问和成本效益。
可伸缩性和成本效率
在AWS强大的云基础架构上部署萤火虫进一步提高了其可扩展性和效率。 Tensorrt的集成导致了大量成本节省，并改善了Adobe的创意应用程序的性能。通过最大程度地减少模型推理所需的计算资源，Firefly可以为更多GPU的用户提供服务，从而降低了运营成本。
总体而言，Nvidia Tensorrt的部署为生成AI模型树立了新的标准，证明了该领域快速开发和现场技术创新的潜力。随着Adobe继续推动创造的界限IVE AI，从Firefly的开发中学到的经验教训将为未来的进步提供信息。
有关此技术进步的更多见解，请访问NVIDIA开发人员博客。
图像来源：Shutterstock
