Sora的训练与推理成本比较
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视频生成的训练和推理成本较为高昂，对算力造成了较大挑战。根据FactorialFunds测算，训练成本方面，将DiT从图像生成扩展到视频生成时，计算需求显著增加，主要体现在视频的时间维度压缩、模型参数量增长和数据集规模增加等方面。DiT是Sora的技术基础，其最大模型DiT-XL具有6.75亿参数，训练总计算预算约为1021FLOPS，相当于1张H100运行12天。而Sora的训练计算预算范围被估算为1.1X1025FLOPS～2.7X1025FLOPS，大约需要4211至10528张H100运行1个月。而在推理成本方面，预估每张H100每小时生成5分钟视频，进一步凸显了视频生成模型在算力方面的巨大需求。
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