SenseTime помогла HiDream.ai перевести видеогенерацию на китайские GPU

Инфраструктура SenseTime стала основой для адаптации моделей HiDream.ai к работе на китайских ускорителях. Специалисты сосредоточились на ключевых этапах: перенос моделей, оптимизация логического вывода, настройка качества генерации и интеграция с инструментами разработки. Для ускорения применялась многоступенчатая стратегия параллелизма, включая параллельную обработку CFG-веток, последовательный параллелизм Ulysses и тензорный параллелизм. Это позволило достичь 93-процентного ускорения при многокарточных вычислениях DiT-моделей на отечественных чипах.

Отдельно решалась проблема согласованности результатов: при переходе на несколько карт генерация иногда меняла черты лиц и детали. Инженеры доработали коммуникацию между картами и заново внедрили признаки лиц, чтобы привести вывод к единому стандарту. Также были устранены артефакты в конце видео, возникавшие из-за несоответствия числа кадров между обучением и реальной генерацией.

Ещё одной задачей стала поддержка разных типов китайских чипов. SenseTime построила универсальный аппаратный уровень абстракции, скрывающий различия между ускорителями, благодаря чему модели можно переносить между платформами без переписывания кода. Уже поддерживается более десяти типов чипов, а также экосистема ComfyUI, что позволяет разработчикам сохранять привычный рабочий процесс.

Вместо простой поставки оборудования SenseTime внедрила модель FDE (Forward Deployed Engineer): инженеры компании работали непосредственно с командой HiDream.ai, сопровождая весь путь от миграции до оптимизации под конкретные бизнес-показатели. Это позволило снять с разработчиков бремя рутинной адаптации и ускорить выход на масштабируемое производство.

Сейчас модель изображений HiDream.ai уже работает на отечественных чипах и поддерживает значительные объёмы онлайн-трафика и генерации коротких видео. Компании называют этот проект образцом для всей отрасли: он показывает, что китайские вычислительные мощности способны выдержать реальную производственную нагрузку, а не только тестовые сценарии.