一种面向扩散模型并行推理的通信压缩方法

本发明公开了一种面向扩散模型并行推理的通信压缩方法，包括如下步骤：S1、预热初始化，前N个时间步传输完整激活值，第N步时发送方与接收方存储当前激活值作为初始基准值；S2、残差压缩与传输，从第N+1步起，发送方计算当前激活值与上一步基准值的残差，压缩后传输；S3、误差反馈与重构，发送方解压残差并更新基准值，接收方解压残差并重构激活值后更新基准值；S4、迭代执行至推理完成。本发明的方法有效解决了现有扩散模型并行推理中的通信瓶颈问题，通过利用时序冗余性传输残差并结合误差反馈，在保证生成质量的同时，显著降低通信量与延迟，提升并行推理效率。