OpenDiT es un proyecto de código abierto que proporciona una implementación de alto rendimiento del Diffusion Transformer (DiT) basado en Colossal-AI, diseñado para mejorar la eficiencia del entrenamiento y la inferencia de las aplicaciones DiT (incluida la generación de vídeo a partir de texto y la generación de imágenes a partir de texto). OpenDiT mejora el rendimiento mediante las siguientes técnicas: aceleración de hasta un 80% en GPU y reducción de memoria del 50%; optimizaciones centrales que incluyen FlashAttention, Fused AdaLN y Fused layernorm; métodos de paralelismo mixto que incluyen ZeRO, Gemini y DDP, además del particionamiento de modelos EMA para reducir aún más el coste de memoria; FastSeq: un novedoso método de paralelismo secuencial especialmente adecuado para cargas de trabajo como DiT, donde el tamaño de activación es grande pero el tamaño de los parámetros es pequeño; el paralelismo secuencial de un solo nodo puede ahorrar hasta un 48% en costes de comunicación; supera las limitaciones de memoria de una sola GPU, reduciendo el tiempo total de entrenamiento e inferencia; mejoras de rendimiento significativas con modificaciones mínimas del código; los usuarios no necesitan comprender los detalles de implementación del entrenamiento distribuido; flujo completo de generación de imágenes y vídeo a partir de texto; investigadores e ingenieros pueden usar y adaptar fácilmente nuestro flujo a aplicaciones del mundo real sin modificar la parte paralela; entrenamiento de texto a imagen en ImageNet y publicación de puntos de control.