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상상을 현실로 만드는, 이미지 생성 모델을 위한 엔지니어링

by 날고싶은커피향 2023. 3. 13.
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상상을 현실로 만드는, 이미지 생성 모델을 위한 엔지니어링

  1. 1. 김태훈 SYMBIOTE AI 상상을 현실로 만드는, 이미지 생성 모델을 위한 엔지니어링
  2. 2. 김태훈 (carpedm20) Devsisters 2016
  3. 3. 김태훈 (carpedm20) Devsisters 2016 GPT-3 2018 Reinforcement Learning Network sparsity
  4. 4. 김태훈 (carpedm20) Devsisters 2016 2021 2018 Generative AI for Creativity
  5. 5. 이미지 생성 모델
  6. 6. 무엇을 할 수 있는가?
  7. 7. https://www.facebook.com/groups/aiartuniverse/posts/740271721071398/
  8. 8. 인물 사진을 디지털 아바타로 바꿔주는 앱
  9. 9. 출시 후 한 달 매출 400억
  10. 10. 인류의 창의성 폭발을 일으키고 있는 생성 모델의 이름
  11. 11. Diffusion model
  12. 12. 1. Diffusion model은 무엇이 다른가?
  13. 13. Diffusion model의 정의
  14. 14. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  15. 15. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  16. 16. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  17. 17. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  18. 18. Image Generation model
  19. 19. StyleGAN2 2020 DALL·E 2 2022 BigGAN 2018 Image Generation model의 역사
  20. 20. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  21. 21. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  22. 22. Singlemodal Multimodal
  23. 23. Singlemodal
  24. 24. “말타는 우주 비행사” Multimodal Text 2개 이상의 다른 데이터
  25. 25. StyleGAN2 2020 Singlemodal
  26. 26. “말타는 우주 비행사” “우주 수프를 담은 그릇” “미친 과학자처럼 실험하고 있는 테디 베어” Multimodal Diffusion model
  27. 27. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  28. 28. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  29. 29. GAN Diffusion process
  30. 30. Diffusion process 생성할 땐 25 ~ 50 steps 학습시 1,000번 정도 반복
  31. 31. GAN Diffusion process × 50번 반복하기 때문에 느리다
  32. 32. 단점 Diffusion Model
  33. 33. 1. 생성이 느리다 = GPU 비용이 많이 든다
  34. 34. 1. 생성이 느리다 = GPU 비용이 많이 든다
  35. 35. 2. 학습에 리소스가 많이 든다 = GPU 비용이 많이 든다
  36. 36. 2. 학습에 리소스가 많이 든다 = GPU 비용이 많이 든다
  37. 37. 2. 학습에 리소스가 많이 든다 = GPU 비용이 많이 든다
  38. 38. 2020 2022 2018 × 5,700배 × 200,000배 (2020) 70,000개의 이미지 2.5% 1,800개의 이미지 400,000,000개의 이미지
  39. 39. 세상에 공짜 점심은 없다 No free lunch
  40. 40. 그래서
  41. 41. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  42. 42. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  43. 43. Multimodal Image Generation model with diffusion process Diffusion Model is
  44. 44. 좋지만 비싼 Diffusion
  45. 45. 어떻게 효율적으로 운용할 수 있을까?
  46. 46. 먼저 Diffusion model은 그동안 어떻게 발전해 왔는가? = 그 비용이 줄어왔는가?
  47. 47. 지난 6개월 간의 발전 DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion
  48. 48. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 몇몇 연구자들 사이에서 Diffusion model이 엄청 좋아졌고 몇 억 정도면 만들 수 있겠다는 생각을 하게 되었다
  49. 49. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 몇몇 연구자들 사이에서 Diffusion model이 엄청 좋아졌고 몇 억 정도면 만들 수 있겠다는 생각을 하게 되었다
  50. 50. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 LAION
  51. 51. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 150,000 A100 GPU Hours = $600,000
  52. 52. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08
  53. 53. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08
  54. 54. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 50 step V100 기준 10초
  55. 55. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 Latency (sec) Latency Vanila FP16
  56. 56. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08
  57. 57. 4억 개의 이미지 없이도 새로운 모델을 학습할 수 있을까? DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08
  58. 58. 5 ~ 20개의 학습 이미지 “로마에 간 강아지X” “머리 깎는 강아지X” DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 “강아지X”
  59. 59. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.11 개발 기간 3개월
  60. 60. FlashAttention Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09
  61. 61. FlashAttention DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 GPU Core 크지만 io가 느린 메모리 HBM 20GB GPU 계산에 사용되는 메모리 SRAM 20MB
  62. 62. HBM Core SRAM FlashAttention DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 다수의 I/O 과정을 없애는 방법
  63. 63. HBM Core SRAM FlashAttention DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09
  64. 64. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09
  65. 65. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09
  66. 66. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 Latency (sec) Latency Vanila FlashAttention FP16
  67. 67. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10
  68. 68. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control “… 금발의 아이” “… 눈을 감는 아이” “소파에 누워있는 노란 옷을 입은 아이” “소파에 누워있는 아이”
  69. 69. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 학습 데이터를 만들 때도 사용 가능 기존의 Diffusion 모델
  70. 70. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 학습 데이터를 만들 때도 사용 가능 새로운 모델
  71. 71. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 InstructPix2Pix Learning to Follow Image Editing Instructions
  72. 72. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 “소파에 누워있는 아이” “소파에 누워있는 금발 아이” GPT와 대화하 듯 “금발로 만들어 줘” 라는 명령어로 수정하려면?
  73. 73. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 “금발로 만들어 줘” GPT3 “소파에 누워있는 아이” “소파에 누워있는 금발 아이” “고양이” “썬글라쓰를 쓰고 있는 고양이” “썬글라쓰를 씌워 줘” “쿠키가 든 바구니” “사과가 든 바구니” “사과로 바꿔줘”
  74. 74. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 Prompt-to-Prompt로 데이터 “금발로 만들어 줘” “서부 영화로 만들어 줘” GPT-3로 만든 데이터
  75. 75. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 “금발로 만들어 줘” “서부 영화로 만들어 줘” 기존의 Diffusion 모델을 재학습
  76. 76. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 “서부 영화로 만들어 줘“ 대화형 수정 AI를 만들 수 있다 InstructPix2Pix
  77. 77. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 2022.02 ControlNet Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
  78. 78. DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 2022.02 기존의 방식과 다른점? 텍스트가 아닌 이미지로 생성과 수정을 할 수 있는 방식
  79. 79. Latency (sec) Latency Vanila FlashAttention FP16 학습 비용 DreamBooth LoRA 이미지 수정 Prompt-to-Prompt InstructPixPix ControlNet
  80. 80. 고작 6개월 만에 일어난 일 DreamBooth & LoRA xformers Prompt-to-Prompt InstructPix2Pix ControlNet Stable Diffusion 2021.12 ~ 2022.08 2022.08 2022.09 2022.10 2022.12 2022.02
  81. 81. 우리는 어떻게 비용을 줄였는가?
  82. 82. 비용은
  83. 83. 서비스 형태에 따라 다르다
  84. 84. 저희가 만들었던 서비스
  85. 85. https://www.youtube.com/watch?v=vK68waYSIGk
  86. 86. 생성 = 핵심 컨텐츠
  87. 87. 생성 = 핵심 컨텐츠
  88. 88. Latency와 Scalability가 중요
  89. 89. Latency와 Scalability가 중요
  90. 90. Latency와 Scalability가 중요 Latency Vanila FlashAttention FP16 Distillation TensorRT triton
  91. 91. 1. Distillation 2. TensorRT & triton
  92. 92. 1. Distillation by 이동익 2. Compiler 3. Misc. https://github.com/bryandlee/DeepStudio https://github.com/bryandlee/malnyun_faces
  93. 93. 50 step V100 기준 10초
  94. 94. 추론 시간을 줄이려면?
  95. 95. Knowledge Distillation
  96. 96. Knowledge Distillation
  97. 97. Teacher Network
  98. 98. Teacher Network Student Network
  99. 99. Teacher Network Student Network
  100. 100. Teacher Network Student Network 보통의 distillation = 모델 사이즈를 줄여 추론 속도를 높이는 것
  101. 101. Teacher Network Student Network 보통의 distillation = 모델 사이즈를 줄여 추론 속도를 높이는 것
  102. 102. 보통의 Knowledge Distillation = 모델 다이어트
  103. 103. Diffusion 모델도 모델 크기를 줄일 수 있지만
  104. 104. Distillation을 할 때 마다 절반씩 줄이기
  105. 105. Distillation을 할 때 마다 절반씩 줄이기
  106. 106. Distillation of diffusion step = 스텝 다이어트
  107. 107. × 70 × 35 × 15 × 3
  108. 108. × 3 × 35 10배 빨라짐 10초 → 1초
  109. 109. 실험 결과
  110. 110. 1. Image2Image 모델을 학습 2. 기존 모델이 학습한 데이터 셋에서 학습 3. 1번의 학습은 평균 1.5일 정도 걸림 4. 전체 학습 기간은 6일
  111. 111. Distillation 없이 3번 × 35 평범한 Diffusion Distillation 학습 후 3번
  112. 112. × 35 Distillation 학습 후 3번 Distillation 없이 3번 t = 35 t = 0 t = 15 t = 25
  113. 113. “일러스트화” “인간화” “꽃 추가”
  114. 114. “일러스트화” “인간화” “꽃 추가”
  115. 115. 평범한 Diffusion Distillation 없이 3번 Distillation 학습 후 3번
  116. 116. × 3 × 35 Free Pro 완성도를 중요시 하는 유저
  117. 117. Latency (sec) Latency Vanila FlashAttention FP16 Distillation TensorRT triton
  118. 118. 1. Distillation 2. TensorRT & triton
  119. 119. 1. Distillation by 이동익 2. TensorRT & triton
  120. 120. 이전 슬라이드
  121. 121. GPU 하드웨어 구조
  122. 122. HBM Core Core SRAM SRAM 느린 I/O CUDA Cores Core Core
  123. 123. CUDA Cores A B Core Core SRAM torch.matmul(A, B)
  124. 124. Core Core torch.matmul(A, ) > SRAM
  125. 125. Core Core SRAM A = A.cos() < A = A.cos() A.cuda()
  126. 126. Core Core A = A.cos().cos() SRAM
  127. 127. A.cos().cos() A.cos_cos()
  128. 128. TensorRT를 쓰는 방법
  129. 129. model = Model()
  130. 130. model = Model() onnx = Onnx.export(model)
  131. 131. model = Model() onnx = Onnx.export(model) new_model = trt.compile(onnx)
  132. 132. model = Model() onnx = Onnx.export(model) new_model = trt.compile(onnx) y = new_model(x)
  133. 133. 이것만 쓰면 되는 건가? new_model = trt.compile(onnx)
  134. 134. Nope. Static graph 만으론 모든걸 알 순 없음
  135. 135. Nope. Static graph 만으론 모든걸 알 순 없음
  136. 136. class GEGLU(nn.Module): def forward(self, x): x, gate = x.chunk(2, dim=-1) return x * F.gelu(gate) https://github.com/CompVis/latent-diffusion/blob/main/ldm/modules/attention.py#L37-L44 split gelu mul x
  137. 137. split gelu mul Unary operation (단항 연산자) 𝐺𝐸𝐿𝑈 𝑥 ≅ 0.5𝑥(1 + tanh 2 𝜋 𝑥 + 0.4𝑥4
  138. 138. split gelu mul Unary operation (단항 연산자) HBM Core SRAM 𝐺𝐸𝐿𝑈 𝑥 ≅ 0.5𝑥(1 + tanh 2 𝜋 𝑥 + 0.4𝑥4
  139. 139. split gelu mul Unary operation이기 때문에 HBM Core SRAM HBM Core SRAM
  140. 140. split gelu mul Unary operation이기 때문에 HBM Core SRAM HBM Core SRAM
  141. 141. split gelu mul
  142. 142. split gelu mul split gelu mul HBM
  143. 143. split gelu mul HBM SRAM gelu CPU
  144. 144. split gelu mul HBM SRAM CPU gelu copy
  145. 145. split gelu mul HBM SRAM gelu CPU
  146. 146. split gelu HBM SRAM gelu CPU copy mul mul
  147. 147. I/O가 7번 일어날 걸 1번으로 줄일 수 있다
  148. 148. I/O가 7번 일어날 걸 1번으로 줄일 수 있다
  149. 149. 가 최적화 하지 못하는 코드를 triton class GEGLU(nn.Module): def forward(self, x): x, gate = x.chunk(2, dim=-1) return x * F.gelu(gate)
  150. 150. OpenAI가 만든 언어 및 컴파일러 I/O 최적화된 op을 만들어 최적화
  151. 151. OpenAI가 만든 언어 및 컴파일러 I/O 최적화된 CUDA 코드를 최적화
  152. 152. https://openai.com/blog/triton/ Triton으로 짠 torch.softmax의 퍼포먼스
  153. 153. swish, gelu groupnorm layernorm cast … triton
  154. 154. Latency (sec) Latency Vanila FlashAttention FP16 Distillation TensorRT triton
  155. 155. 1. Distillation 2. TensorRT & triton
  156. 156. 빨라진 Diffusion model
  157. 157. 어떤 인프라로 서빙하고 있는가
  158. 158. 인프라 구조 • Bare metal 서버를 사용 (임시) • Kubespray로 self-hosted 클러스터 운영 • 2개의 서비스와 8개의 GPU 서버로 구성 Kubespray 서비스 #1 GPU 서버 #2 TRITON GPU 서버 #1 TRITON GPU 서버 #8 TRITON 서비스 #2
  159. 159. 모델 서빙 관리 = TRITON Inference Server
  160. 160. TRITON 의 장점 • Ensemble Models, Scheduler 및 dlpack • TensorRT • GRPC • Dynamic Batching TRITON INFERNCE SERVER
  161. 161. TRITON 의 장점 • Ensemble Models, Scheduler 및 dlpack • TensorRT • GRPC • Dynamic Batching TRITON INFERNCE SERVER
  162. 162. Latency Vanila FlashAttention FP16 Distillation TensorRT triton Latency (sec) ×3
  163. 163. ×3 왜 이렇게까지..?
  164. 164. ×3 “Text” TRITON INFERNCE SERVER 실제로 사용하는 모델
  165. 165. 1 2 1’ Diffusion “Text” ×3 3 4 5
  166. 166. 단순화를 위해 GPU 하나에 동시 실행 가능한 모델 = 2개
  167. 167. Inference Time 1 2 1’ Diffusion 3 4 5 1 2 1’ Diffusion 3 4 5
  168. 168. Diffusion 1 1 2 Inference Time Inference Time w TRITON 1 2 1’ Diffusion 3 4 5 1 2 1’ Diffusion 3 4 5 3 2 Diffusion 4 5 1’ 1’ 1 3 1 4 5 2 1 2 1’ Diffusion 1 Diffusion 2
  169. 169. https://openai.com/blog/techniques-for-training-large-neural-networks/
  170. 170. FYI Diffusion 모델과 앞 뒤로 한 두 개의 pipeline만 있다면 필요하진 않다
  171. 171. 그래서
  172. 172. 값비싼 Diffusion model을 받드는 저비용 MLOps
  173. 173. Latency × Scalability
  174. 174. 네
  175. 175. 값비싼 Diffusion model를 받드는 저비용 MLOps
  176. 176. 값비싼 Diffusion model를 받드는 저비용 MLOps
  177. 177. 값비싼 Diffusion model를 받드는 저비용 MLOps
  178. 178. 값비싼 Diffusion model를 받드는 저비용 MLOps
  179. 179. 마지막으로
  180. 180. 남들과 똑같은 정보만 보고 듣고 행동하면 그 어떠한 혁신도 만들어내지 못합니다
  181. 181. 저는 AI에 대한 집념으로 2018년 로부터 합류 제의를 받았고 한국에서 학부를 마치고 미국으로가 2년 간 세계 최고의 인재들과 함께 AI 개발을 했습니다
  182. 182. 2021년 Symbiote AI 기술로 만든 3D 모델들 3년 전 OpenAI를 퇴사하고 Generative AI로 어떤 가치와 시장을 혁신할 수 있을지 고민해 왔습니다
  183. 183. 작년 1월부터 작고 뾰족한 시장에서 시작해 광고 없이 37만 명의 글로벌 유저를 모았고 유저와 끊임 없이 대화하며 타겟 시장과 심리를 깊게 이해해 왔습니다 https://bit.ly/retrospect-virtu
  184. 184. Symbiote AI는 Global, Technology, Service 기업을 지향하며 기술적 격차와 유저 중심의 제품으로 Day 1부터 글로벌 서비스로 저희 자신의 가치를 증명하고자 합니다
  185. 185. 자신의 가치를 역사에 증명하기 위해 살아가는 분들과 불가능을 이뤄내고 싶습니다. 관심 있는 분은 편하게 연락주세요! Mail: taehoon@symbiote-ai.com
  186. 186. 지난 3년간 저희가 밟아 왔던 발자취는 https://bit.ly/retrospect-virtu 에서 보실 수 있습니다
  187. 187. symbiote-ai.com
  188. 188. 감사합니다
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