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如何优化EasyControl的批量处理效率?

2025-08-26 1.3 K

提升批处理效能的技术方案

针对需要批量转换的场景,建议采用以下优化手段:

1. 显存管理技术

  • 实现自动缓存清理:
    def batch_process():
        for img in image_list:
            result = pipe(...)
            clear_cache(pipe.transformer)
    
  • 启用torch.cuda.empty_cache()

2. 流水线优化

  1. 预处理阶段:
    • 使用多线程加载图像
    • 提前生成所有control map
  2. 推理阶段:
    • 设置torch.backends.cudnn.benchmark=True
    • 禁用梯度计算(with torch.no_grad())

3. 分布式处理方案

  • 使用Ray框架实现多GPU并行
  • 将任务拆分为多个子进程
  • 错误处理机制确保长时间运行稳定

基准数据
RTX 3090上合理优化后可达8-12张/分钟(1024×1024)

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