Buckets:
| # Intel Gaudi | |
| Intel Gaudi AIアクセラレーターファミリーには、[Intel Gaudi 1](https://habana.ai/products/gaudi/)、[Intel Gaudi 2](https://habana.ai/products/gaudi2/)、[Intel Gaudi 3](https://habana.ai/products/gaudi3/)が含まれます。各サーバーには、Habana Processing Unit (HPU) と呼ばれる8つのデバイスが搭載されており、Gaudi 3 では 128GB、Gaudi 2 では 96GB、初代 Gaudi では 32GB のメモリを提供します。基盤となるハードウェアアーキテクチャの詳細については、[Gaudi Architecture](https://docs.habana.ai/en/latest/Gaudi_Overview/Gaudi_Architecture.html) の概要をご覧ください。 | |
| Diffusersのパイプラインは、[GPU Migration Toolkit](https://docs.habana.ai/en/latest/PyTorch/PyTorch_Model_Porting/GPU_Migration_Toolkit/GPU_Migration_Toolkit.html)を使用することで、[Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index)にまだ追加されていないパイプラインであっても、HPUアクセラレーションを活用できます。 | |
| Flux の例のように、以下のようにパイプラインに対して `.to("hpu")` を呼び出して、HPU デバイスに移動します。 | |
| ```py | |
| import torch | |
| from diffusers import DiffusionPipeline | |
| pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-schnell", dtype=torch.bfloat16) | |
| pipeline.to("hpu") | |
| image = pipeline("An image of a squirrel in Picasso style").images[0] | |
| ``` | |
| > [!TIP] | |
| > Gaudi 向けに最適化された拡散パイプラインの実装については、[Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index)の使用を推奨します。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.71 kB
- Xet hash:
- d786aaf7f246ca03dc0344e09a6063ae695b5aafaed2d615f17ce766ae3f47be
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.