Buckets:
| # Intel Gaudi | |
| Intel Gaudi AI hızlandırıcı ailesi [Intel Gaudi 1](https://habana.ai/products/gaudi/), [Intel Gaudi 2](https://habana.ai/products/gaudi2/) ve [Intel Gaudi 3](https://habana.ai/products/gaudi3/) modellerini içerir. Her sunucu, Habana İşlem Birimleri (HPU) olarak bilinen 8 cihazla donatılmıştır; bu cihazlar Gaudi 3'te 128GB, Gaudi 2'de 96GB ve birinci nesil Gaudi'de 32GB bellek sağlar. Altta yatan donanım mimarisi hakkında daha fazla ayrıntı için [Gaudi Architecture](https://docs.habana.ai/en/latest/Gaudi_Overview/Gaudi_Architecture.html) genel bakışına göz atın. | |
| Diffusers pipeline'leri, bir pipeline henüz [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index)'ye eklenmemiş olsa bile, [GPU Migration Toolkit](https://docs.habana.ai/en/latest/PyTorch/PyTorch_Model_Porting/GPU_Migration_Toolkit/GPU_Migration_Toolkit.html) ile HPU hızlanmasından yararlanabilir. | |
| Aşağıda Flux için gösterildiği gibi, hattınızı bir HPU cihazına taşımak için `.to("hpu")` çağrısını yapın: | |
| ```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-optimize edilmiş difüzyon hattı uygulamaları için [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index) kullanmanızı öneririz. | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.51 kB
- Xet hash:
- 4a9ee4cb50192a173e08e38a9748ee20b960a7542eab5b8090c5674d16a467b4
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.