MHDiff: Memory- and Hardware-Efficient Diffusion Acceleration via Focal Pixel Aware Quantization

Diffusion models have demonstrated superior performance in image generation tasks, thus becoming the mainstream model for generative visual tasks. Diffusion models need to execute multiple timesteps sequentially, resulting in a dramatic increase in workload. Existing accelerators leverage the data s...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2025 62nd ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) S. 1 - 7
Hauptverfasser:	Qi, Chunyu, Wang, Xuhang, Chen, Ruiyang, Yao, Yuanzheng, Jing, Naifeng, Zhang, Chen, Wang, Jun, Fu, Zhihui, Liang, Xiaoyao, Song, Zhuoran
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 22.06.2025
Schlagworte:	Diffusion models Hardware Image synthesis Loading Memory management Merging Parallel processing Quantization (signal) Transforms Visualization
Online-Zugang:	Volltext
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