# 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。