影片生成／推論系統
NVIDIA 為 MiniMax H3 加入兩階段生成，單張 GB200 的 10 秒影片延遲降至 14.9 秒
H3 Super Acceleration 先以低解析度、四步去噪建立草稿，再交由 LTX 與 Sol-Attn 用三步完成高解析度細化。官方測得 768p、10 秒影片較 SGLang 基準快 27.7 倍，但加速改變了取樣路徑，並非等品質的純核心最佳化。
NVIDIA SANA 團隊更新 MiniMax H3 的推論方案 H3 Super Acceleration，重點不是把原模型的每個運算核心等比例加速，而是重新切分生成工作。第一階段使用 H3、專用 LoRA 與輕量解碼器，以 896×512、24 FPS 執行四個去噪步驟；第二階段把草稿放大至 768p、1080p 或 2K，再由 LTX 模型配合 Sol-Attn 執行三步細化及快速 VAE 解碼。兩個階段在同一張 GB200 上串行運作，總計七步。
在 1344×768、batch size 1 的暖機測試中，五秒影片耗時 6.852 秒，十秒影片耗時 14.931 秒；官方列出的 SGLang 基準分別為 152.3 與 414.1 秒，換算為 22.2 倍及 27.7 倍加速。進一步拆解顯示，TAEH3 把第一階段 VAE 解碼由 3.427 秒壓至 0.028 秒；LTX TAEHV 則把原本 6.404 秒的最終解碼降至 0.187 秒。工程上的訊息是，影片服務的主要延遲未必只在 DiT：解碼器、解析度安排及細化模型同樣可能主導端到端成本。
這組數字仍不能直接當成無損核心加速。新流程減少全解析度 H3 步數，並改用另一個模型補回細節，因此紋理、動作與音訊都可能偏離原始 SGLang 結果。測量亦排除模型載入和暖機，第二階段只取十次熱請求平均，尚未交代併發、長尾延遲、顯存峰值或客觀品質指標。下一步應觀察程式碼與 LoRA 是否完整發布、消費級 GPU 能否容納兩套模型，以及在大批量服務下能否維持相同速度與畫質。