diffusers/docs/source/ko/optimization/opt_overview.md

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# 개요

노이즈가 많은 출력에서 적은 출력으로 만드는 과정으로 고품질 생성 모델의 출력을 만드는 각각의 반복되는 스텝은 많은 계산이 필요합니다. 🧨 Diffuser의 목표 중 하나는 모든 사람이 이 기술을 널리 이용할 수 있도록 하는 것이며, 여기에는 소비자 및 특수 하드웨어에서 빠른 추론을 가능하게 하는 것을 포함합니다. 

이 섹션에서는 추론 속도를 최적화하고 메모리 소비를 줄이기 위한 반정밀(half-precision) 가중치 및 sliced attention과 같은 팁과 요령을 다룹니다. 또한 [`torch.compile`](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torch_compile_tutorial.html) 또는 [ONNX Runtime](https://onnxruntime.ai/docs/)을 사용하여 PyTorch 코드의 속도를 높이고, [xFormers](https://facebookresearch.github.io/xformers/)를 사용하여 memory-efficient attention을 활성화하는 방법을 배울 수 있습니다. Apple Silicon, Intel 또는 Habana 프로세서와 같은 특정 하드웨어에서 추론을 실행하기 위한 가이드도 있습니다.