[논문리뷰] Accelerating Diffusion via Hybrid Data-Pipeline Parallelism Based on Conditional Guidance Scheduling확산 모델(Diffusion Models)의 높은 계산 비용으로 인한 추론 지연 문제를 해결하고, 기존 분산 병렬화 방식에서 발생하는 생성 아티팩트 및 비례적 가속 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, 조건부 확산 모델에서 이미지 품질 저하 없이 선형적 가속을 뛰어넘는 추론 속도 향상 을 달성하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Distributed Parallelism#Conditional Guidance#Adaptive Scheduling#Generative AI#Latency Reduction#Multi-GPU2026년 2월 26일댓글 수 로딩 중