Інфраструктура ШІ для генерації відео: побудова систем масштабу Sora

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Генерація одного 10-секундного відео споживає GPU-ресурси, еквівалентні тисячам запитів до ChatGPT — реальна вартість обчислень $0.50-$2.00. Open-Sora 2.0 демонструє можливості світового класу за $200K проти 6 144 GPU Meta Movie Gen. Навчання на основі RAE досягає 47-кратного прискорення порівняно з VAE. Відео-увага споживає понад 85% часу інференсу з квадратичним масштабуванням.

Генерація одного 10-секундного відео за допомогою ШІ-моделей споживає GPU-ресурси, еквівалентні тисячам запитів до ChatGPT.¹ Обчислювальна інтенсивність пояснює, чому вартість генерації відео коливається від $0.50 до $2.00 за генерацію в реальних обчисленнях — на порядки дорожче, ніж генерація тексту чи зображень. Організації, що розгортають відео-ШІ, стикаються з інфраструктурними викликами, принципово відмінними від розгортання LLM: вимоги до пам'яті вимірюються десятками гігабайтів на запит, обчислення уваги охоплюють тисячі відеокадрів, а очікування якості вимагають результатів виробничого рівня.

Open-Sora 2.0 продемонстрував, що можливості генерації відео світового класу можна розробити за $200 000, використовуючи 224 GPU-еквіваленти, порівняно з Meta Movie Gen, який потребує 6 144 GPU та 1,25 мільйона GPU-годин.² Різниця в ефективності показує, що архітектура інфраструктури та оптимізація мають таке ж значення, як і масштаб сирих обчислень. Розуміння вимог до інфраструктури генерації відео дозволяє організаціям розгортати потужні системи без бюджетів рівня гіперскейлерів.

Основи архітектури відео-дифузії

Сучасні моделі генерації відео базуються на архітектурі Diffusion Transformer (DiT), замінюючи традиційні дизайни U-Net фреймворками Vision Transformer. Архітектурний зсув дозволяє використовувати техніки масштабування, запозичені з LLM, включаючи тензорний паралелізм та конвеєрний паралелізм між GPU-кластерами.³

Просторово-часові патчі: Відео DiT представляє візуальний вхід як послідовності просторово-часових патчів — малих регіонів відео, що охоплюють як просторові виміри, так і час. Sora та подібні моделі обробляють ці патчі як токени трансформера, забезпечуючи уніфіковану обробку різних роздільностей та тривалостей.⁴

Стиснення латентного простору: Замість дифузії сирих піксельних значень відеомоделі працюють у стиснутих латентних просторах, створених варіаційними автоенкодерами (VAE) або новішими реконструкційними автоенкодерами (RAE). Навчання на основі RAE досягає 47-кратного прискорення порівняно з підходами на основі VAE, водночас виробляючи результати вищої якості.⁵

Масштабування уваги: Обчислення відео-уваги масштабуються квадратично з просторово-часовою роздільністю. 5-секундне відео 720p вимагає обробки понад 80 000 токенів, при цьому операції уваги споживають понад 85% часу інференсу.⁶ Це квадратичне масштабування створює фундаментальний інфраструктурний виклик для генерації високої роздільності та великої тривалості.

Вимоги до пам'яті за типом навантаження

Споживання пам'яті при генерації відео суттєво варіюється залежно від роздільності, тривалості та архітектури моделі:

Споживче обладнання (RTX 3090/4090, 24 ГБ)

• 240p, 4-секундні кліпи: досяжно з Open-Sora
• 480p, 5-секундне відео: час генерації 21 секунда
• Час генерації: 30-60 секунд для 2-4 секундних кліпів
• Підходить для експериментів та прототипування низької роздільності⁷

Професійні робочі станції (RTX 6000 Ada, 48 ГБ)

• Генерація 720p з помірною тривалістю
• Декілька одночасних завдань низької роздільності
• Вартість: ~$6 800 безпосередньо від NVIDIA
• Підходить для креативних професіоналів та малих студій

Інференс у центрі обробки даних (H100/H200, 80-141 ГБ)

• Робочі процеси виробничої роздільності
• Генерація великої тривалості (20+ секунд)
• H200 генерує 720p 5-секундне відео за 16 секунд
• Моделі FastWan виконують денойзинг за 1 секунду на H200⁸
• Пакетна обробка декількох одночасних запитів

Корпоративні навчальні кластери

• Малий масштаб навчання: 224 GPU-еквіваленти для класу Open-Sora 2.0
• Середній масштаб навчання: 1 000-2 000 GPU для моделей виробничої якості
• Великий масштаб навчання: 6 144+ GPU для фронтирних моделей (масштаб Meta Movie Gen)

Техніки оптимізації інференсу

Сирі дифузійні моделі потребують 50+ кроків денойзингу на генерацію. Техніки оптимізації зменшують обчислювальні вимоги на порядки:

Скорочення кроків

Покращені семплери: DDIM, DPM-Solver та інші просунуті семплери зменшують необхідну кількість кроків з 50+ до 10-20, зберігаючи якість. Скорочення кроків забезпечує майже лінійне прискорення інференсу.

Консистентна дистиляція: Навчання консистентних моделей від дифузійних вчителів дозволяє генерацію за 1-4 кроки. Моделі FastWan досягають 70-кратного прискорення денойзингу через техніки розрідженої дистиляції.⁹

Темпоральне повторне використання: Повторне використання латентних представлень між кадрами зменшує надлишкові обчислення для генерації темпорально когерентного відео.

Оптимізація уваги

Video Sparse Attention (VSA): Заміна щільної уваги розрідженими патернами збільшує швидкість інференсу в 2-3 рази з мінімальною деградацією якості.¹⁰ VSA використовує той факт, що не всі просторово-часові патчі потребують уваги до всіх інших.

Flash Attention: Пам'яте-ефективні реалізації уваги зменшують вимоги до HBM та покращують пропускну здатність. Критично важливо для розміщення довших відео в обмеженій пам'яті GPU.

Увага ковзного вікна: Обробка відео в перекриваючих вікнах дозволяє генерувати довші послідовності, ніж вміщалося б у пам'ять при повній увазі.

Квантування та точність

FP8 інференс: GPU Hopper та Blackwell забезпечують нативну підтримку FP8, зменшуючи вимоги до пам'яті при збереженні якості генерації. Більшість моделей відео-дифузії добре переносять квантування FP8.

INT8 квантування: Пост-тренувальне квантування до INT8 додатково зменшує пам'ять з помірним впливом на якість. Підходить для чернеткової генерації та ітеративних робочих процесів.

Архітектура навчальної інфраструктури

Навчання моделей генерації відео потребує ретельного проєктування інфраструктури:

Багатоетапний навчальний конвеєр

Навчання відео DiT зазвичай відбувається поетапно:¹¹

1. Претренінг на зображеннях: Ініціалізація просторового розуміння на великих датасетах зображень. Використовує велику кількість даних зображень перед дорогим відео-тренуванням.

2. Відео-тренування низької роздільності: Вивчення темпоральної динаміки при зменшеній роздільності. Нижчі вимоги до пам'яті дозволяють більші розміри батчів.

3. Прогресивне підвищення роздільності: Поступове збільшення роздільності при збереженні вивченої динаміки. Кожен етап базується на попередніх чекпоінтах.

4. Файн-тюнінг: Спеціалізація для конкретних доменів, стилів або можливостей. Часто заморожує базову модель та тренує додаткові параметри.

Стратегії паралелізму

Паралелізм даних: Реплікація моделі між GPU, кожен обробляє різні відеозразки. Найпростіший підхід, але обмежений тим, що модель повинна вміщатися в пам'ять одного GPU.

Тензорний паралелізм: Розподіл окремих шарів між GPU. Критично важливий, коли параметри моделі перевищують пам'ять одного GPU. Потребує високошвидкісного з'єднання (NVLink, InfiniBand).

Конвеєрний паралелізм: Призначення різних шарів моделі різним GPU. Зменшує пам'ять на GPU, але вводить конвеєрні бульбашки, що впливають на ефективність.

Послідовний паралелізм: Розподіл довгих відеопослідовностей між GPU для обчислення уваги. Критично важливий для тренування на відео високої роздільності та великої тривалості.

Сховище та конвеєр даних

Конвеєри даних для відео-тренування стикаються з унікальними викликами:

• Пропускна здатність сховища: Тренувальні датасети, що вимірюються в петабайтах, потребують високопропускного сховища (паралельні файлові системи, об'єктне сховище з кешуванням)
• Попередня обробка: Декодування відео, зміна розміру та аугментація створюють вузькі місця CPU. Виділіть значні ресурси CPU-ядер для завантаження даних.
• Кешування: Кешуйте попередньо оброблені тензори, щоб уникнути повторного декодування відео під час багатоепохального тренування.

Патерни виробничого розгортання

Генерація через API

Більшість організацій споживають генерацію відео через API, а не розгортають моделі:

Runway Gen-4.5: Займає 1-е місце на Artificial Analysis Video Arena. Побудований на інфраструктурі NVIDIA Hopper та Blackwell з оптимізованим інференсом.¹²

OpenAI Sora 2: Встановлює стандарт фотореалізму та кінематографічної якості. Преміальна ціна відображає обчислювальну інтенсивність.

Google Veo 3: Сильний конкурент з перевагами інтеграції для клієнтів Google Cloud.

Доступ через API підходить організаціям без експертизи в GPU-інфраструктурі або капіталу для виділених розгортань.

Самостійно розміщений інференс

Організації зі специфічними вимогами (конфіденційність даних, оптимізація витрат у масштабі, кастомізація) розгортають інфраструктуру інференсу:

Однонодове розгортання:

# Приклад: H200 сервер для виробничого відео-інференсу
GPU: 1-8x H200 (141 ГБ кожен)
Memory: 1-2 ТБ системної RAM
Storage: NVMe для ваг моделі, об'єктне сховище для виходів
Network: 100 Гбіт/с для обслуговування в масштабі

Багатонодове масштабування: - Балансувальник навантаження, що розподіляє запити між нодами інференсу - Система черг (Redis, RabbitMQ) для асинхронної обробки - Об'єктне сховище для доставки згенерованого відео - Моніторинг використання GPU та відстеження затримок

Контейнеризоване розгортання:

# TensorRT оптимізація для відео-дифузії
trtexec --onnx=video_dit.onnx \
    --fp16 \
    --workspace=32768 \
    --saveEngine=video_dit.plan

Гібридні архітектури

Багато організацій поєднують підходи: - API-провайдери для бурстової потужності та оцінки нових моделей - Самостійне розміщення для високообсягових, передбачуваних навантажень - Edge-розгортання для застосунків, чутливих до затримок

Моделювання витрат

Витрати на генерацію відео масштабуються з роздільністю, тривалістю та якістю:

Витрати на генерацію

Витрати передбачають хмарні ціни H100 $3/година. Самостійно розміщена інфраструктура зменшує витрати на генерацію, але потребує капітальних інвестицій та операційних накладних витрат.

Аналіз точки беззбитковості

Самостійно розміщене розгортання зазвичай досягає беззбитковості при: - 10 000+ генерацій/місяць для одного H100 - 50 000+ генерацій/місяць для багатовузлового GPU-кластера - Об'ємні клієнти можуть бачити 3-5-кратне зменшення витрат порівняно з API-ціноутворенням

Організації повинні враховувати: - Капітальні витрати на GPU (або лізингові платежі) - Електроенергія та охолодження (генерація відео підтримує високе використання GPU) - Інженерний час на розгортання та обслуговування - Оновлення моделей та зусилля з оптимізації

Корпоративні міркування

Компроміси між якістю та швидкістю

Виробничі робочі процеси часто вимагають балансування:

Чернеткова генерація: Низька роздільність, менше кроків для швидкої ітерації. 2-4 секундний час відгуку дозволяє творче дослідження.

Попередній перегляд рендерингу: Середня якість для схвалення клієнтом та зворотного зв'язку. 10-30 секунд генерації прийнятно.

Фінальний вивід: Максимальна якість для доставки. Хвилини на генерацію прийнятні для фінальних рендерів.

Інфраструктура повинна підтримувати всі три режими, потенційно маршрутизуючи на різні рівні GPU залежно від вимог якості.

Модерація контенту

Генерація відео вводить виклики безпеки контенту: - Фільтрація промптів перед генерацією - Аналіз контенту після генерації - Робочі процеси людського огляду для позначеного контенту - Логування для аудиту та відповідності

Водяні знаки та походження

Корпоративні розгортання повинні впроваджувати: - Невидимі водяні знаки для згенерованого контенту - Вбудовування метаданих для відстеження походження - Стандарти C2PA або подібні для автентичності контенту

Рекомендації щодо інфраструктури

Початок роботи

• Використовуйте API-провайдерів (Runway, Sora, Veo) для початкового дослідження
• Один RTX 4090 або L40 для локальних експериментів з відкритими моделями
• Хмарні інстанси H100 для виробничих пілотів

Масштабування виробництва

• Виділені ноди H100/H200 для передбачуваних високообсягових навантажень
• Оркестрація контейнерів (Kubernetes) для керування ресурсами
• Автомасштабування на основі глибини черги та цільових затримок

Корпоративне розгортання

Організації, що розгортають інфраструктуру генерації відео в масштабі, можуть скористатися експертизою Introl з розгортання GPU для обладнання

[Контент скорочено для перекладу]