关键要点：10月22日，stability.ai重磅推出StableDiffusion3.5，号称迄今为止最强大的文生图模型。此次公开版本包括多个模型变体，其中有StableDiffusion3.5Large和StableDiffusion3.5LargeTurbo。此外，StableDiffusion3.5Medium将于10月29日发布。这些模型在尺

前言最近，由前StabilityAI员工创立的黑森林实验室推出了开源文生图大模型–FLUX.1横空出世。FLUX.1在文字生成、复杂指令遵循和人手生成上具备优势。以下是其生成图像示例，可以看到即使是生成大段的文字、多个人物，也没有出现字符、人手等细节上的错误。有了SD的经验，可以

过去的几个月，我们目睹了使用基于transformer模型作为扩散模型的主干网络来进行高分辨率文生图(text-to-image，T2I)的趋势。和一开始的许多扩散模型普遍使用UNet架构不同，这些模型使用transformer架构作为扩散过程的主模型。由于transformer的性质，这些主干网络表现出了良好

要知道，Flux社区目前最流行的就是fp8版本，因为它要求的资源不多还能生成不错的效果。5天前，ControlNet作者才发布了 flux1-nf4，一种比fp8效率高质量好的新模型，就在昨天就更新到 nf4v2 版本了，除了比v1大了0.5G外，质量和速度又提升了，如果想要在ComfyUI中使用，需要 

FP8(e4m3)是一种浮点数表示格式，其中：e4表示有4位用于指数。m3表示有3位用于尾数（即有效数字）。为了生成并打印所有FP8(e4m3)格式的浮点数，我们需要了解这个格式的细节。FP8(e4m3)的格式可以分解为：符号位（1位）指数（4位）尾数（3位）我们可以用以下步骤来生成所有可能

万字综述：全面梳理FP8训练和推理技术--附录原创 AI闲谈 AI闲谈 2024年07月21日20:02 北京一、背景在上一篇文章（万字综述：全面梳理FP8训练和推理技术）中我们通过几篇论文具体介绍了FP8的发展历程以及在AI模型训练和推理中的应用。然而由于篇幅的原因，部分内容并没

英特尔发布的性能最强的新一代Gaudi3AI加速芯片具有显著的性能提升和多项优势。以下是关于该芯片的详细信息和特点：性能提升：与NVIDIAH100GPU相比，Gaudi3在推理速度上提高了50%，效率提高了40%。在算力训练性能方面，与NVIDIAH100相比，Gaudi3提高了170%。FP8AI计算性能是

​AMD计划于今年晚些时候推出旗舰AI加速器MI325X，提供更高的带宽。这次发布意味着AMD正在跟随Nvidia的模式，转向了“Instinct”加速器系列的年度发布节奏。据目前了解的信息，InstinctMI325X与Nvidia的H200非常相似，是AMD在去年12月AdvancingAI活动中详细介绍的GPU的HBM3e增强版。

在PyTorch中，FP8（8-bit浮点数）是一个较新的数据类型，用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降低模型运行时的内存占用，并加快计算速度，同时尽量保持训练和推理的准确性。虽然PyTorch官方在标准发布中尚未全面支持FP8，但是在2.2版本中PyTorch已经包含了对FP8的“有限支持”并