# xDiT

[xDiT](https://github.com/xdit-project/xDiT) 是一款专为大规模并行部署 Diffusion Transformers（DiTs）而设计的推理引擎。xDiT 提供了一套面向 Diffusion Models 的高效并行方案，以及 GPU 内核加速功能。

xDiT 支持四种并行方法，包括 [统一序列并行](https://huggingface.co/papers/2405.07719)、[PipeFusion](https://huggingface.co/papers/2405.14430)、CFG 并行和数据并行。xDiT 中的这四种并行方法可以以混合方式配置，从而优化通信模式，使其最适配底层的网络硬件。

与并行化正交的优化侧重于提升单 GPU 性能。除了利用知名的 Attention 优化库外，我们还借助 torch.compile 和 onediff 等编译加速技术。

xDiT 的概览如下所示。

    

您可以使用以下命令安装 xDiT：

```bash
pip install xfuser
```

xDiT 加速 Diffusers 模型推理的示例如下。

```diff
 import torch
 from diffusers import StableDiffusion3Pipeline

 from xfuser import xFuserArgs, xDiTParallel
 from xfuser.config import FlexibleArgumentParser
 from xfuser.core.distributed import get_world_group

 def main():
+    parser = FlexibleArgumentParser(description="xFuser Arguments")
+    args = xFuserArgs.add_cli_args(parser).parse_args()
+    engine_args = xFuserArgs.from_cli_args(args)
+    engine_config, input_config = engine_args.create_config()

     local_rank = get_world_group().local_rank
     pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
         pretrained_model_name_or_path=engine_config.model_config.model,
         dtype=torch.float16,
     ).to(f"cuda:{local_rank}")
    
# do anything you want with pipeline here

+    pipe = xDiTParallel(pipe, engine_config, input_config)

     pipe(
         height=input_config.height,
         width=input_config.height,
         prompt=input_config.prompt,
         num_inference_steps=input_config.num_inference_steps,
         output_type=input_config.output_type,
         generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(input_config.seed),  # or "mps", "xpu", "cpu"
     )

+    if input_config.output_type == "pil":
+        pipe.save("results", "stable_diffusion_3")

if __name__ == "__main__":
    main()

```

如你所见，我们只需使用 xDiT 中的 xFuserArgs 来获取配置参数，并将这些参数与来自 Diffusers 库的 pipeline 对象一起传入 xDiTParallel，即可完成 Diffusers 中特定 pipeline 的并行化。

可以通过在命令行中使用 `-h` 来查看 xDiT 的运行时参数，有关更多详细信息，请参阅此 [用法](https://github.com/xdit-project/xDiT?tab=readme-ov-file#2-usage) 示例。

xDiT 需要使用 torchrun 启动，以支持其多节点、多 GPU 并行能力。例如，以下命令可用于 8-GPU 并行推理：

```bash
torchrun --nproc_per_node=8 ./inference.py --model models/FLUX.1-dev --data_parallel_degree 2 --ulysses_degree 2 --ring_degree 2 --prompt "A snowy mountain" "A small dog" --num_inference_steps 50
```

## 支持的模型

xDiT 支持部分 Diffusers 模型，例如 Flux.1、Stable Diffusion 3 等。最新支持的模型列表请参见[此处](https://github.com/xdit-project/xDiT?tab=readme-ov-file#-supported-dits)。

## 基准测试
我们在不同的机器上测试了不同的模型，以下是一些基准测试数据。

### Flux.1-schnell

    

    

### Stable Diffusion 3

    

    

### HunyuanDiT

    

    

    

更详细的性能指标可在我们的 [github 页面](https://github.com/xdit-project/xDiT?tab=readme-ov-file#perf)上找到。

## 参考

[xDiT-project](https://github.com/xdit-project/xDiT)

[USP：面向长上下文生成式 AI 的统一序列并行方法](https://huggingface.co/papers/2405.07719)

[PipeFusion：用于扩散 Transformer 模型推理的位移补丁流水线并行](https://huggingface.co/papers/2405.14430)