확산 트랜스포머(Diffusion Transformers, DiTs)는 이미지 및 비디오 생성의 지배적인 아키텍처가 되었으며, 효율적인 DiT 서빙에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 기존 시스템들은 각 요청에 그 수명 주기 전체 동안 고정된 병렬 구성을 할당합니다. 그러나 DiT 워크로드는 요청, 실행 단계 및 시스템 조건 전반에 걸쳐 상당한 이질성(heterogeneity)을 보이며, 이는 정적 병렬 처리를 비효율적으로 만들고 종종 낮은 GPU 활용률과 저하된 서비스 품질을 초래합니다. 본 논문은 DiT 서빙이 GPU 병렬 처리를 일급 스케줄링 가능한 자원으로 다루어야 한다고 주장합니다. 우리는 워크로드 요구 사항 및 서비스 목표에 따라 실행 중인 요청의 병렬 처리를 동적으로 조정하는 탄성(elastic) DiT 서빙을 위한 정책 프로그래밍 가능한 런타임, GF-DiT를 제시합니다. GF-DiT는 요청을 독립적으로 스케줄링 가능한 궤적 작업(trajectory tasks)으로 분해하는 비동기 실행 추상화(asynchronous execution abstraction)를 도입하여 온라인 GPU 재할당을 가능하게 합니다. 탄성 병렬 처리를 실용적으로 만들기 위해, GF-DiT는 임의의 실행 그룹의 저오버헤드 온라인 형성 및 재구성을 지원하는 경량 통신 추상화인 그룹 프리 콜렉티브(group-free collectives)를 추가로 제안합니다. 우리는 vLLM-Omni에 GF-DiT를 구현하고 대표적인 이미지 및 비디오 확산 워크로드에서 평가했습니다. 정적 병렬 처리를 사용한 고정 파이프라인 실행과 비교하여, GF-DiT는 처리량(throughput)을 최대 6.01$ imes$ 향상시키고, 평균 지연 시간(mean latency)을 최대 95% 감소시키며, 서비스 수준 목표(SLO) 위반율을 최대 90% 낮추고, 통신 그룹 설정 오버헤드를 778 ms에서 약 60 $μ$s로 줄입니다.