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🚀 简介

MindIE SD（Mind Inference Engine Stable Diffusion）是 MindIE 的视图生成推理模型套件，它的目标是为稳定扩散（Stable Diffusion, SD）系列大模型提供在昇腾硬件及其软件栈上的端到端推理解决方案。该软件系统内部集成了各功能模块，并对外提供统一的编程接口。

📢 Latest News

• 09/23/2026: MXAttention 论文 已投稿 ICLR（arXiv:2607.24377）📄
• 09/20/2026: 完成 Qwen-Image-2.1 昇腾高性能推理适配与优化 🚀
• 09/04/2026: MindIE SD支持Lightx2v框架实现MiniMax H3在950PR&950DT系列产品上的加速
• 08/03/2026: 完成 MiniMax-H3 昇腾高性能推理适配与优化 🚀
• 07/2026: RotateAttention 已被 ECCV 2026 录用 🏆
• 06/2026: 完成低精度推理、多模态 MoE、稀疏注意力和部署生态增强 ⚡
• 05/28/2026: Cache-DiT 完成 MindIE SD 接入 🤝
• 05/2026: 完成多模态 MoE 推理能力建设和多模型适配验证 🧠
• 04/2026: 完成图编译、算子融合与稀疏计算能力增强 ⚙️
• 03/2026: 扩展 W4A4 与 MXFP4 量化能力 ⚡
• 02/2026: 新增稀疏注意力算子与 Dynamic EPLB 🧩
• 01/2026: 新增内存优化能力与服务化样例 💾
• 12/31/2025: MindIE SD提供稀疏Attention计算能力 ⚡
• 12/25/2025：vLLM Omni x MindIE SD 实现 Qwen-Image-Edit-2511 / Qwen-Image-Layered 昇腾原生高性能推理 🚀
• 11/30/2025：MindIE SD 正式宣布开源并面向公众开放！ 🎉

📦 安装指南

pip install mindiesd

其他安装方式和环境依赖详见安装指导。

🚀 架构介绍

MindIE SD 架构和关键特性详见架构介绍。

⚡️ 快速入门

快速开始: 以wan2.1为例，介绍使用mindiesd后的整体加速效果。

📚 开发文档

• 贡献指南：说明如何提交 Issue、Pull Request 以及代码规范。
• AI Agent 支持：介绍仓内默认使用的一些 skills 及使用 Agent 辅助开发流程。
• 测试验证：介绍单元测试样例运行流程。

🌐 生态支持

以下项目已集成MindIE SD作为多模态推理后端：

• vLLM Omni
• Cache-DiT
• Lightx2v

🙏 Acknowledgment

感谢 CANN ops-transformer 和 CANN ops-nn 社区提供的算子源码。

• 迁移与多模态性能优化：本仓的 QuantFlashAttn、EagleFusedInferAttentionScore、EagleBlockSparseAttention 和 EagleFfn 分别迁移自 CANN 的 QuantFlashAttn、FusedInferAttentionScore、BlockSparseAttention 和 FFN，并针对多模态推理场景进行性能优化。
• 基于 CANN 算子开发：EagleQuantBlockSparseAttention 基于 CANN BlockSparseAttention 开发混合精度块稀疏注意力；quant_four_over_six_a5 基于 CANN 动态 MX 量化 基础代码开发 Four Over Six 量化扩展。

感谢以下贡献者在相关 CANN 算子上的工作：cardiac_index, XiyueL, jiang-lirui, monologue815, chenyizhou, liwenguihw。

📝 Paper Citations

Show more
@misc{yu2026mxattentiondatafreeoptimalscaling,
      title={MXAttention: Data-Free Optimal Scaling and Pre-Normalization Quantization for MXFP4 Attention},
      author={Jianlin Yu and Jing Lin and Linghui Kong and Aiyue Chen and Weiyi Sun and Chenyu Zeng and Wangli Lan and Jinxi Li and Zhuo Zheng and Ziyang Yue and Danning Ke and Fei Yi and Tianchi Hu and Yuan Ding and Yiwu Yao and Junsong Wang},
      year={2026},
      eprint={2607.24377},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/2607.24377},
}

@misc{liu2026rotateattentionropeawarerotationrange,
      title={RotateAttention: RoPE-Aware Rotation and Range Rectification for INT4 Quantized Attention in Video Generation},
      author={Yaofu Liu and Wanli Lan and Jinxi Li and Binhang Yuan and Harry Yang},
      year={2026},
      eprint={2607.02584},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2607.02584},
}


@misc{RainFusion2.0@2025,
    title = {RainFusion2.0: Temporal-Spatial Awareness and Hardware-Efficient Block-wise Sparse Attention},
    author = {Aiyue Chen and Yaofu Liu and Junjian Huang and Guang Lian and Yiwu Yao and Wangli Lan and Jing Lin and Zhixin Ma and Tingting Zhou and Harry Yang},
    year = {2025},
    url = {https://gitcode.com/Ascend/MindIE-SD/blob/dev/docs/tech_report/RainFusion2.0.pdf}
}

@misc{zhang2025slasparsitydiffusiontransformers,
      title={SLA: Beyond Sparsity in Diffusion Transformers via Fine-Tunable Sparse-Linear Attention},
      author={Jintao Zhang and Haoxu Wang and Kai Jiang and Shuo Yang and Kaiwen Zheng and Haocheng Xi and Ziteng Wang and Hongzhou Zhu and Min Zhao and Ion Stoica and Joseph E. Gonzalez and Jun Zhu and Jianfei Chen},
      year={2025},
      eprint={2509.24006},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/2509.24006},
}

@misc{zhang2025sageattentionaccurate8bitattention,
      title={SageAttention: Accurate 8-Bit Attention for Plug-and-play Inference Acceleration},
      author={Jintao Zhang and Jia Wei and Haofeng Huang and Pengle Zhang and Jun Zhu and Jianfei Chen},
      year={2025},
      eprint={2410.02367},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/2410.02367},
}

@misc{ashkboos2024quarotoutlierfree4bitinference,
      title={QuaRot: Outlier-Free 4-Bit Inference in Rotated LLMs},
      author={Saleh Ashkboos and Amirkeivan Mohtashami and Maximilian L. Croci and Bo Li and Pashmina Cameron and Martin Jaggi and Dan Alistarh and Torsten Hoefler and James Hensman},
      year={2024},
      eprint={2404.00456},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG},
      url={https://arxiv.org/abs/2404.00456},
}

@misc{cook2026sixaccuratenvfp4quantization,
      title={Four Over Six: More Accurate NVFP4 Quantization with Adaptive Block Scaling},
      author={Jack Cook and Junxian Guo and Guangxuan Xiao and Yujun Lin and Keith Wyss and Mahdi Nazemi and Asit Mishra and Carlo del Mundo and Tijmen Blankevoort and Song Han},
      year={2026},
      eprint={2512.02010},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2512.02010},
}

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