Stable Diffusion 3.5 FP8 模型在 AIGC 平台的应用与优化
Stable Diffusion 3.5 FP8 模型通过量化技术将显存占用降低约 43%,推理延迟减少至 160ms 以内。该方案利用 NVIDIA Hopper 架构原生支持的 FP8 Tensor Core,结合 PyTorch 和 TensorRT-LLM 实现高效部署。主要优势包括单卡并发数提升 300% 及单位生成成本下降 30%。实施中需注意 VAE 解码器精度保留及语义缓存机制。此技术标志着 AIGC 从炫技走向量产,有…













