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# Intel Gaudi

A família de aceleradores de IA Intel Gaudi inclui [Intel Gaudi 1](https://habana.ai/products/gaudi/), [Intel Gaudi 2](https://habana.ai/products/gaudi2/) e [Intel Gaudi 3](https://habana.ai/products/gaudi3/). Cada servidor é equipado com 8 dispositivos, conhecidos como Habana Processing Units (HPUs), fornecendo 128GB de memória no Gaudi 3, 96GB no Gaudi 2 e 32GB no Gaudi de primeira geração. Para mais detalhes sobre a arquitetura de hardware subjacente, confira a visão geral da [Gaudi Architecture](https://docs.habana.ai/en/latest/Gaudi_Overview/Gaudi_Architecture.html).

Os pipelines do Diffusers podem aproveitar a aceleração de HPU, mesmo que um pipeline ainda não tenha sido adicionado ao [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index), com o [GPU Migration Toolkit](https://docs.habana.ai/en/latest/PyTorch/PyTorch_Model_Porting/GPU_Migration_Toolkit/GPU_Migration_Toolkit.html).

Chame `.to("hpu")` no seu pipeline para movê-lo para um dispositivo HPU, conforme mostrado abaixo para o Flux:
```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]
> Para implementações de pipelines de difusão otimizadas para Gaudi, recomendamos usar [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index).

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	# Intel Gaudi

	A família de aceleradores de IA Intel Gaudi inclui [Intel Gaudi 1](https://habana.ai/products/gaudi/), [Intel Gaudi 2](https://habana.ai/products/gaudi2/) e [Intel Gaudi 3](https://habana.ai/products/gaudi3/). Cada servidor é equipado com 8 dispositivos, conhecidos como Habana Processing Units (HPUs), fornecendo 128GB de memória no Gaudi 3, 96GB no Gaudi 2 e 32GB no Gaudi de primeira geração. Para mais detalhes sobre a arquitetura de hardware subjacente, confira a visão geral da [Gaudi Architecture](https://docs.habana.ai/en/latest/Gaudi_Overview/Gaudi_Architecture.html).

	Os pipelines do Diffusers podem aproveitar a aceleração de HPU, mesmo que um pipeline ainda não tenha sido adicionado ao [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index), com o [GPU Migration Toolkit](https://docs.habana.ai/en/latest/PyTorch/PyTorch_Model_Porting/GPU_Migration_Toolkit/GPU_Migration_Toolkit.html).

	Chame `.to("hpu")` no seu pipeline para movê-lo para um dispositivo HPU, conforme mostrado abaixo para o Flux:
	```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]
	> Para implementações de pipelines de difusão otimizadas para Gaudi, recomendamos usar [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index).