深度分析 SynerDiff：以內—外層協同在連續批次中解決 UNet 與 VAE 並發瓶頸 AI生成內容服務快速擴張導致擴充時系統吞吐與單件延遲互相矛盾.SynerDiff提出內外層協同策略:在內部以VAE分塊與自適應Skip-CFG削減VAE頻寬競爭與UNet計算負載;在外部以門檻感知排程規劃併發序列並動態回饋調整吞吐門檻.整體實驗在保持影像品質下,達到吞吐提升1.6×且平均與P99延遲大幅下降。
