ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析

ZeroGPU 让任何人都能在 Hugging Face Spaces 中使用强大的 Nvidia H200 硬件，而不需要因为空闲流量而长期占用 GPU。  它高效、灵活，非常适合演示，不过需要注意的是，ZeroGPU 并不能在所有场景下完全发挥 GPU 与 CUDA 栈的全部潜能，比如生成图像或视频可能需要相当多的时间。在这种情况下，充分利用 H200 硬件，使其发挥极致性能就显得尤为重要。
这就是 PyTorch 提前编译（AoT）的用武之地。与其在运行时动态编译模型（这和 ZeroGPU 短生命周期的进程配合得并不好），提前编译允许你一次优化、随时快速加载。

结果：演示 Demo 更流畅、体验更顺滑，在 Flux、Wan 和 LTX 等模型上有 1.3×–1.8× 的提速
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这个好，看起来很实用

感谢分享，学习下。

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