performance regression on Ring SP
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 55/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python, pytorch
Direzione di ricerca
Start with diffsynth_engine/layers/attention/backends/sdpa.py around lines 99–113 and trace how Ring SP selects the SDPA backend. Reproduce the comparison with the provided Qwen Image 2512, GPU, and kernel benchmarks, then verify that the affected Ring SP/CP paths no longer incur the slower kernel without changing other backends.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Description
In v1 branch, deploying DiffSynth engine with 2 GPUs without NVLink and inferencing model Qwen Image 2512, ring SP2 is much slower than Ulysses SP2.
However, the total communication volume is identical for both strategies when using 2 GPUs while ring CP can overlap same comunication time spend with computation. Which means CP would be faster theoretically.
Reason Explanations
In v1 branch, when use ring sp (or cp) with sdpa, the attention backend would be chose as _scaled_dot_product_efficient_attention and this kernel is far slower than _scaled_dot_product_flash_attention. Other backends would not be influenced.
Detailed comparison
On 4 RTX Pro 5000 Blackwell, for one 1024x1024 picture with 5 steps, the benchmarks table can be concluded as below.
| kernels | Efficient/kernel | Torch Flash/kernel | FA4/kernel | FA4 vs Flash | Torch Flash/step | FA4/step |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cp2cfg | 733.068 us | 287.672 us | 279.057 us | -2.99% | 276.576 ms | 275.910 ms |
| cp4 | 197.949 us | 78.009 us | 75.263 us | -3.52% | 442.760 ms | 425.265 ms |
As we can see, the Torch Flash kernel is much faster than Efficient kernel.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 432
- Fork
- 51
- Merge medio
- 3g 5h
- PR unite (30g)
- 1
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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