# Intel Gaudi

La familia de aceleradores de IA Intel Gaudi incluye [Intel Gaudi 1](https://habana.ai/products/gaudi/), [Intel Gaudi 2](https://habana.ai/products/gaudi2/) y [Intel Gaudi 3](https://habana.ai/products/gaudi3/). Cada servidor está equipado con 8 dispositivos, conocidos como unidades de procesamiento Habana (HPU), que proporcionan 128 GB de memoria en Gaudi 3, 96 GB en Gaudi 2 y 32 GB en Gaudi de primera generación. Para más detalles sobre la arquitectura de hardware subyacente, consulte el resumen de [Gaudi Architecture](https://docs.habana.ai/en/latest/Gaudi_Overview/Gaudi_Architecture.html).

Los pipelines de Diffusers pueden aprovechar la aceleración de HPU, incluso si un pipeline aún no se ha agregado a [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index), mediante el [GPU Migration Toolkit](https://docs.habana.ai/en/latest/PyTorch/PyTorch_Model_Porting/GPU_Migration_Toolkit/GPU_Migration_Toolkit.html).

Llama a `.to("hpu")` en tu pipeline para moverlo a un dispositivo HPU, como se muestra a continuación para 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 las implementaciones de pipelines de difusión optimizados para Gaudi, recomendamos usar [Optimum for Intel Gaudi](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/habana/index).