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学生开发者开源ApexW优化器，SD1.5 LoRA训练提速约6.3%

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AI 综述

学生开发者 /u/Ready_Parking_5435 发布自研 PyTorch 优化器 ApexW，目标是降低小参数更新时的 CUDA kernel 启动开销，并公布与标准 PyTorch AdamW 的对比基准。 在免费 NVIDIA T4（16GB）上训练 Stable Diffusion 1.5 LoRA 1000 步，Rank 16 时吞吐从 1.92 it/s 升至 2.04 it/s，提速约 6.3%，VRAM 保持 4.68 GB；Rank 32 时仅提升约 0.5%。该开发者称这是初步结果，还需更广泛测试，且因没有 RTX 3090/4090 或 A100，尚无法验证 ApexW 在更重负载、全量微调或 LLM 训练下的扩展表现。

AI 根据报道生成 · 21 小时前更新

最新进展11月8日 22:32
学生开发者推出 PyTorch 优化器 ApexW：在 NVIDIA T4 上让 SD 1.5 LoRA 训练提速约 6.3%

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月8日
  1. Reddit · r/StableDiffusion
    学生开发者推出 PyTorch 优化器 ApexW：在 NVIDIA T4 上让 SD 1.5 LoRA 训练提速约 6.3%

    学生开发者发布自定义 PyTorch 优化器 ApexW，用于降低小参数更新时的 CUDA kernel 启动开销。在 NVIDIA T4 上训练 Stable Diffusion 1.5 LoRA 1000 步，Rank 16 时吞吐从 1.92 it/s 提升至 2.04 it/s，提速约 6.3%，VRAM 保持 4.68 GB；Rank 32 时仅提升约 0.5%。

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