Stable Diffusion har revolutioneret feltet generativ AI og gjort tekst-til-billede-syntese af høj kvalitet tilgængelig for en bred vifte af brugere. Traditionelt har det at køre Stable Diffusion lokalt krævet en separat grafikprocessor (GPU) på grund af modellens store beregningsmæssige krav. Imidlertid er den seneste udvikling inden for softwareværktøjer, hardwarearkitekturer og community-drevne optimeringer begyndt at ændre dette paradigme. Denne artikel undersøger, om – og hvordan – du kan køre Stable Diffusion uden en dedikeret GPU, og syntetiserer de seneste nyheder og forskning for at give en omfattende, professionel guide.
Hvad er stabil diffusion, og hvorfor kræver det normalt en GPU?
Oversigt over den stabile diffusionsarkitektur
Stabil Diffusion er en latent diffusionsmodel, der blev introduceret i 2022, og som er i stand til at generere billeder i høj kvalitet fra tekstlige prompts. Den fungerer ved iterativt at forfine støj i en latent repræsentation ved hjælp af et UNet-baseret neuralt netværk, styret af en tekstkoder (ofte CLIP-baseret). Processen involverer tusindvis af støjfjerningstrin, der hver især kræver store matrixmultiplikationer og foldninger på tværs af højdimensionelle tensorer.
GPU'ers rolle i maskinlæringsinferens
GPU'er udmærker sig ved parallel processering med tusindvis af kerner, der er optimeret til matrix- og vektoroperationer. Denne arkitektur accelererer dramatisk de tensorberegninger, der er centrale for diffusionsbaserede modeller. Uden en GPU kan inferens på en CPU være størrelsesordener langsommere, hvilket ofte gør realtids- eller interaktiv brug upraktisk. Som et illustrativt benchmark kunne tidlige CPU-kun implementeringer af Stable Diffusion tage over 30 sekunder pr. støjreduceringstrin sammenlignet med under to sekunder på moderne GPU'er.
Kan jeg køre Stable Diffusion uden en GPU?
Traditionelle CPU-only-tilgange
I modellens tidlige dage forsøgte medlemmer af fællesskabet at køre Stable Diffusion på CPU'er ved hjælp af PyTorchs standardbibliotek "diffusere". Selvom det var funktionelt muligt, led denne tilgang af ekstrem latenstid: det kunne tage flere minutter at generere et enkelt 512×512-billede på en avanceret multicore-CPU, hvilket gjorde det upraktisk for de fleste brugere.
Nylige forbedringer af værktøjssættet
OpenVINO 2025.2 understøtter stabil diffusion
Intels OpenVINO AI-værktøjssæt udgav version 2025.2 i juni 2025 og tilføjede understøttelse af flere generative AI-modeller – herunder Stable Diffusion 3.5 Large Turbo og SD-XL Inpainting – på både CPU'er og integrerede NPU'er. Denne opdatering muliggør optimeret inferens med kvantisering og grafoptimeringer skræddersyet til Intel-arkitekturer.
Forbedringer af PyTorch Inductor CPP-backend
PyTorch-udviklingsfællesskabet har aktivt forbedret CPU-inferensydelsen. Inductor CPP-backend'en er nu rettet mod state-of-the-art (SOTA)-udførelse af nøglemodeller, herunder Stable Diffusion, på Intel CPU'er. Benchmarks indikerer konkurrencedygtig GEMM-ydeevne og forbedret hukommelsesudnyttelse, hvilket mindsker afstanden til GPU-baseret inferens.
Dedikerede CPU-accelerationsprojekter
FastSD CPU, et open source-projekt, genimplementerer stabil diffusionsinferens ved hjælp af latente konsistensmodeller og adversarial diffusionsdestillation. Det opnår betydelige hastighedsforøgelser ved at destillere samplingprocessen til færre, mere effektive trin, der er skræddersyet til multi-core CPU'er.
Hvilken hardware og software understøtter CPU-only Stable Diffusion?
Intel OpenVINO og on-die NPU'er
OpenVINO™ strømliner modelkonvertering fra PyTorch eller ONNX til et optimeret format til CPU-inferens, udnytter vektorinstruktioner (f.eks. AVX-512) og grafoptimeringer. Derudover integrerer Intels nyere mobile og stationære SoC'er neurale processorenheder (NPU'er), der er i stand til at aflaste tensor-arbejdsbelastninger, hvilket yderligere forbedrer ydeevnen på kompatibel hardware.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMDs Ryzen AI Max+395 – med kodenavnet Strix Halo – kombinerer højtydende CPU-kerner med en dedikeret NPU og stor samlet hukommelse. Denne APU er rettet mod generative AI-applikationer og hævder at have klassens bedste ydeevne til lokal stabil diffusionsinferens uden separate GPU'er.
Fællesskabsdrevne projekter: stable-diffusion.cpp og hybrid inferens
Den lette C++-implementering, stable-diffusion.cpp, designet til CPU, har set akademiske forbedringer såsom Winograd-baserede 2D-konvolutionsoptimeringer, der giver op til 4.8× hastighedsforøgelser på Apple M1 Pro-enheder. Sådanne platformsuafhængige værktøjer med minimal afhængighed gør implementering udelukkende med CPU mere mulig (arxiv.orgHybridstrategier, der kombinerer CPU- og småskala GPU- eller NPU-ressourcer, vinder også frem for at opnå en afbalanceret pris og ydeevne.
OEM- og bundkorthjælpssupport
OEM-værktøjer som ASRock AI QuickSet v1.0.3i tilbyder nu installation af Stable Diffusion WebUI med et enkelt klik og OpenVINO-optimeringer, hvilket forenkler opsætningen på Intel-baserede bundkort for brugere uden dyb teknisk ekspertise.
Hvad er ulemperne ved at køre uden en GPU i forhold til ydeevne?
Sammenligninger af hastighed og gennemløb
Selv med optimerede værktøjssæt forbliver CPU-inferens langsommere end GPU. For eksempel kan brug af OpenVINO 2025.2 på en 16-core Intel Xeon give 0.5-1 billeder pr. minut sammenlignet med 5-10 billeder pr. minut på en RTX 4090. FastSD CPU og specialiserede NPU'er kan mindske dette hul noget, men generering af interaktiv realtid er stadig uden for rækkevidde.
Kvalitets- og præcisionshensyn
CPU-optimerede pipelines er ofte afhængige af kvantisering (f.eks. FP16, INT8) for at reducere hukommelsesbåndbredden, hvilket kan introducere mindre artefakter sammenlignet med fuldpræcisions-GPU-kørsler. OpenVINOs FP16-præcision på Xeon CPU'er har vist op til 10% latenstidsforringelse i visse token-operationer, hvilket indikerer, at løbende tuning er påkrævet.
Omkostnings- og tilgængelighedsovervejelser
Selvom GPU'er kan medføre betydelige startomkostninger – især i den øvre ende – er moderne CPU'er standard i de fleste stationære og bærbare computere. Udnyttelse af eksisterende CPU-hardware reducerer barrierer for hobbyister, undervisere og privatlivsbevidste brugere, der ikke kan eller foretrækker ikke at bruge cloud-GPU-tjenester.
Hvornår er CPU-only-inferens passende?
Prototyping og eksperimentering
Tidlige eksperimenter eller genereringsopgaver med lav volumen kan tolerere de langsommere hastigheder for CPU-inferens, især når man undersøger hurtig engineering eller modelmodifikationer uden at pådrage sig ekstra hardwareomkostninger.
Lavpris- eller edge-implementering
Edge-enheder, der mangler separate GPU'er – såsom industrielle pc'er, indlejrede systemer og mobile arbejdsstationer – drager fordel af CPU-only-opsætninger. NPU'er og specialiserede instruktionssæt muliggør yderligere implementering i begrænsede miljøer.
Krav til beskyttelse af personlige oplysninger og offline
At køre udelukkende lokalt på CPU'en sikrer, at følsomme data aldrig forlader enheden, hvilket er afgørende for applikationer inden for sundhedsvæsenet, forsvaret eller enhver anden kontekst, der kræver streng datastyring.
Hvordan opsætter og optimerer man stabil diffusion til CPU-inferens?
Miljøopsætning med Diffusers og PyTorch
Installer PyTorch med CPU-understøttelse:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Installer Hugging Face Diffusers:
pip install diffusers transformers accelerate
Konvertering af modeller med OpenVINO
Eksporter modellen til ONNX:
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-5-large-turbo") pipe.save_pretrained("sd-3.5-turbo")
pipe.to_onnx("sd3.5_turbo.onnx", opset=14, provider="CPUExecutionProvider")
Optimer med OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Udnyttelse af blandet præcision og kvantisering
- Brug FP16, hvor det understøttes; brug BF16 eller INT8 på ældre CPU'er.
- Værktøjer som ONNX Runtime og OpenVINO inkluderer kvantiseringsværktøjssæt for at minimere nøjagtighedstab.
Threading og hukommelsesoptimering
- Fastgør trådaffinitet til fysiske kerner.
- Forøg
intra_op_parallelism_threadsoginter_op_parallelism_threadsi PyTorchstorch.set_num_threads()for at matche CPU'ens kerneantal. - Overvåg hukommelsesforbruget for at undgå swapping, hvilket kan forringe ydeevnen alvorligt.
Kom godt i gang
CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.
Udviklere kan få adgang Stabil Diffusion API (Stable Diffusion 3.5 Large API osv.) gennem CometAPI.
Flere detaljer om Stabil-Diffusion XL 1.0 API og Stable Diffusion 3.5 Large API osv. For mere modelinformation i Comet API, se venligst API-dok.Pris i CometAPI:
- stabilitet-ai/stabil-diffusion-3.5-stor: $0.208 pr. oprettelse af API-kald. ,
- stabilitet-ai/stabil-diffusion-3.5-medium: $0.112 pr. opkald
- stabilitet-ai/stabil-diffusion-3.5-stor-turbo: $0.128 pr. oprettelse af API-kald.
- stabilitet-ai/stabil-diffusion-3: $0.112 pr. opkald
- stabilitet-ai/stabil-diffusion: $0.016 pr. opkald
Denne prisstruktur giver udviklere mulighed for at skalere deres projekter effektivt uden overforbrug.
Konklusion
At køre Stable Diffusion uden en GPU var engang en teoretisk øvelse; i dag er det en praktisk realitet for mange brugere. Fremskridt inden for værktøjssæt som Intels OpenVINO 2025.2, PyTorchs Inductor-backend, AMDs AI-drevne APU'er og fællesskabsprojekter som FastSD CPU og stable-diffusion.cpp har samlet set demokratiseret adgangen til generativ AI. Selvom der stadig er kompromiser mellem ydeevne og præcision, åbner CPU-kun-inferens op for nye muligheder, hvor omkostninger, tilgængelighed og privatliv er altafgørende. Ved at forstå den tilgængelige hardware, softwareværktøjssæt og optimeringsstrategier kan du skræddersy en CPU-kun Stable Diffusion-implementering, der opfylder dine specifikke behov - og dermed bringe kraften i AI-drevet billedsyntese til stort set enhver enhed.