扩散模型中的内存管理具有挑战性，因为它们具有迭代性质，并且处理高维数据需要大量的计算资源。 扩散模型通过一系列步骤生成输出，这些步骤逐渐将噪声细化为结构化数据，例如图像。 每个步骤都需要运行神经网络，这会产生大量的内存开销。 例如，训练扩散模型涉及存储数百或数千个时间步长的中间状态，以便在反向传播期间计算梯度。 这会迅速耗尽 GPU 内存，尤其是在批量大小较大或输入分辨率较高的情况下。 开发人员经常需要在模型复杂度、批量大小和训练速度之间进行权衡，以保持在硬件限制范围内。
在推理期间，内存使用仍然是一个瓶颈，因为生成单个输出需要通过模型的多次正向传递。 例如，生成一个 1024x1024 像素的图像可能涉及 50-100 个去噪步骤，每个步骤都需要临时存储激活和中间张量。 相比之下，自回归模型一次生成一个像素，但扩散模型在每个步骤中处理整个图像，从而导致更高的峰值内存消耗。 缓存模型权重或重用内存缓冲区等技术可以提供帮助，但会增加实现的复杂性。 此外，实时应用程序面临着由重复模型评估引入的延迟带来的挑战，这可能迫使开发人员以牺牲输出质量为代价来减少步数。
硬件约束和可扩展性进一步使内存管理复杂化。 例如，即使是具有 24GB VRAM 的高端 GPU 也难以处理大型扩散模型或批量处理。 开发人员通常会求助于梯度检查点（在反向传播期间重新计算激活而不是存储它们）或混合精度训练等方法。 然而，这些方法需要仔细调整——混合精度可能会引入数值不稳定性，而梯度检查点会增加计算时间。 像 PyTorch 这样的框架提供了 torch.utils.checkpoint 这样的工具来自动执行此过程的部分操作，但将它们集成到自定义扩散管道中仍然需要手动优化。 平衡这些权衡对于在不超出内存限制的情况下保持性能至关重要。