[논문리뷰] Inferix: A Block-Diffusion based Next-Generation Inference Engine for World Simulation

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저자: Jiahao He, Yizeng Han, Tianyu Feng, Inferix Team, SteveZeyuZhang

핵심 연구 목표

기존 비디오 확산 모델의 비효율성 및 고정 길이 제약과 AR 모델의 낮은 품질 및 병렬화 불가능 문제를 극복하고자 합니다. Inferix 는 최적화된 준-자동회귀(block-diffusion) 디코딩 패러다임을 통해 몰입형 세계 합성을 가능하게 하는 차세대 추론 엔진을 개발하여 대규모 세계 모델의 계산 및 저장 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

Inferix는 비디오 토큰을 블록 단위로 생성하고 각 블록 내에서 확산을 적용하며 이전 블록에 조건을 부여하는 블록-확산 프레임워크 를 채택합니다. 이는 효율적이고 가변 길이, 고품질 생성을 위해 LLM-스타일 KV 캐시 관리 를 재도입합니다. 또한, Ulysses-스타일 시퀀스 병렬처리 및 링 어텐션 과 같은 최적화된 병렬 전략과 지능형 KV 캐시 관리자 , 그리고 DAX 양자화 를 통합하여 성능을 극대화합니다.

주요 결과

논문은 장편 비디오 생성의 문제점을 해결하기 위한 전용 추론 엔진으로 Inferix 를 제안하며, 확산과 자동회귀 방식의 강점을 결합하여 효율적이고 가변 길이의 고품질 생성 을 가능하게 한다고 밝힙니다. 기존 모델인 Wan2.1 14B 가 NVIDIA H20 에서 5초 길이 비디오를 생성하는 데 6,800초 가 소요되는 문제를 해결하고자 합니다. 이를 위해 GPT-4o 로 캡션이 생성된 1,000개 의 분 단위 길이 비디오로 구성된 새로운 벤치마크인 LV-Bench 를 도입했지만, Inferix 자체의 구체적인 정량적 성능 개선 수치는 본 논문에서 명시적으로 제시되지 않았습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

Inferix 는 AI/ML 엔지니어에게 LLM 중심 또는 표준 비디오 확산 엔진을 넘어선 세계 시뮬레이션 및 장편 비디오 생성 을 위한 최적화된 전용 추론 엔진을 제공합니다. 지능형 KV 캐시 관리 를 포함한 블록-확산 패러다임 은 확장 가능하고 고품질의 비디오 합성을 위한 청사진을 제시합니다. 또한, LV-Bench 와의 통합은 분 단위 길이 비디오 작업에서 모델 성능을 평가하기 위한 표준화된 미세한 평가 프레임워크를 제공하여 새로운 세계 모델 개발 및 비교에 핵심적인 도구가 됩니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.