Stable Diffusion hat den Bereich der generativen KI revolutioniert und hochwertige Text-zu-Bild-Synthese einem breiten Anwenderkreis zugänglich gemacht. Traditionell war für die lokale Ausführung von Stable Diffusion aufgrund des hohen Rechenaufwands des Modells ein dedizierter Grafikprozessor (GPU) erforderlich. Jüngste Entwicklungen bei Software-Toolkits, Hardwarearchitekturen und Community-getriebenen Optimierungen haben jedoch einen Paradigmenwechsel eingeleitet. Dieser Artikel untersucht, ob und wie Sie Stable Diffusion ohne dedizierte GPU ausführen können. Er fasst die neuesten Nachrichten und Forschungsergebnisse zusammen und bietet einen umfassenden, professionellen Leitfaden.
Was ist stabile Diffusion und warum ist dafür normalerweise eine GPU erforderlich?
Übersicht über die Stable Diffusion-Architektur
Stable Diffusion ist ein latentes Diffusionsmodell, das 2022 eingeführt wurde und hochpräzise Bilder aus Texteingaben generieren kann. Es arbeitet mit der iterativen Verfeinerung von Rauschen in einer latenten Darstellung mithilfe eines UNet-basierten neuronalen Netzwerks, gesteuert von einem Textencoder (oft CLIP-basiert). Der Prozess umfasst Tausende von Entrauschungsschritten, die jeweils umfangreiche Matrixmultiplikationen und Faltungen über hochdimensionale Tensoren erfordern.
Die Rolle von GPUs bei der Inferenz des maschinellen Lernens
GPUs zeichnen sich durch parallele Verarbeitung aus und verfügen über Tausende von Kernen, die für Matrix- und Vektoroperationen optimiert sind. Diese Architektur beschleunigt die für diffusionsbasierte Modelle zentralen Tensorberechnungen dramatisch. Ohne GPU kann die Inferenz auf einer CPU um Größenordnungen langsamer sein, was Echtzeit- oder interaktive Nutzung oft unpraktisch macht. Als anschaulicher Benchmark: Frühe CPU-only-Implementierungen von Stable Diffusion konnten über 30 Sekunden pro Entrauschungsschritt benötigen, verglichen mit weniger als zwei Sekunden auf modernen GPUs.
Kann ich Stable Diffusion ohne GPU ausführen?
Traditionelle reine CPU-Ansätze
In den Anfangstagen des Modells versuchten Community-Mitglieder, Stable Diffusion mithilfe der PyTorch-Standardbibliothek „Diffuser“ auf CPUs auszuführen. Obwohl dieser Ansatz funktional möglich war, litt er unter extremen Latenzen: Die Generierung eines einzelnen 512×512-Bildes konnte auf einer High-End-Multicore-CPU mehrere Minuten dauern, was ihn für die meisten Benutzer unpraktisch machte.
Aktuelle Toolkit-Erweiterungen
OpenVINO 2025.2-Unterstützung für stabile Diffusion
Intels OpenVINO KI-Toolkit wurde im Juni 2025.2 in der Version 2025 veröffentlicht. Es unterstützt nun mehrere generative KI-Modelle – darunter Stable Diffusion 3.5 Large Turbo und SD‑XL Inpainting – sowohl auf CPUs als auch auf integrierten NPUs. Dieses Update ermöglicht optimierte Inferenz mit Quantisierungs- und Graphenoptimierungen, die speziell auf Intel-Architekturen zugeschnitten sind.
Verbesserungen am PyTorch Inductor CPP-Backend
Die PyTorch-Entwickler-Community hat die CPU-Inferenzleistung aktiv verbessert. Das Inductor CPP-Backend zielt nun auf die hochmoderne (SOTA) Ausführung wichtiger Modelle, einschließlich Stable Diffusion, auf Intel-CPUs ab. Benchmarks zeigen eine konkurrenzfähige GEMM-Leistung und eine verbesserte Speicherauslastung, wodurch der Abstand zur GPU-basierten Inferenz verringert wird.
Dedizierte CPU-Beschleunigungsprojekte
FastSD CPU, ein Open-Source-Projekt, implementiert die stabile Diffusionsinferenz mithilfe von latenten Konsistenzmodellen und Adversarial Diffusion Distillation neu. Es erreicht deutliche Beschleunigungen, indem es den Sampling-Prozess in weniger, effizientere Schritte zerlegt, die auf Multi-Core-CPUs zugeschnitten sind.
Welche Hardware und Software unterstützt die ausschließlich CPU-basierte stabile Diffusion?
Intel OpenVINO und On-Die-NPUs
OpenVINO™ optimiert die Modellkonvertierung von PyTorch oder ONNX in ein für die CPU-Inferenz optimiertes Format und nutzt dabei Vektoranweisungen (z. B. AVX-512) und Graphenoptimierungen. Darüber hinaus integrieren Intels aktuelle mobile und Desktop-SoCs neuronale Prozessoren (NPUs), die Tensor-Workloads auslagern und so die Leistung auf kompatibler Hardware weiter steigern können.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMDs Ryzen AI Max+395 – Codename Strix Halo – kombiniert leistungsstarke CPU-Kerne mit einer dedizierten NPU und großem, einheitlichem Speicher. Diese APU zielt auf generative KI-Anwendungen ab und verspricht erstklassige Leistung für lokale Stable-Diffusion-Inferenz ohne separate GPUs.
Von der Community betriebene Projekte: stable‑diffusion.cpp und hybride Inferenz
Die leichtgewichtige, für die CPU entwickelte C++-Implementierung „stable-diffusion.cpp“ wurde wissenschaftlich weiterentwickelt, beispielsweise durch Winograd-basierte 2D-Faltungsoptimierungen, die auf Apple M4.8 Pro-Geräten zu bis zu 1-fachen Geschwindigkeitssteigerungen führen. Solche plattformübergreifenden Tools mit minimalen Abhängigkeiten machen die reine CPU-Bereitstellung praktikabler (arxiv.org). Hybridstrategien, die CPU- und GPU- oder NPU-Ressourcen im kleinen Maßstab kombinieren, gewinnen aufgrund ihrer ausgewogenen Kosten- und Leistungsbilanz ebenfalls an Bedeutung.
OEM- und Motherboard-Utility-Unterstützung
OEM-Dienstprogramme wie ASRock AI QuickSet v1.0.3i ermöglichen jetzt die Ein-Klick-Installation von Stable Diffusion WebUI mit OpenVINO-Optimierungen und vereinfachen so die Einrichtung auf Intel-basierten Motherboards für Benutzer ohne tiefgreifende technische Fachkenntnisse.
Welche Leistungseinbußen gibt es, wenn der Betrieb ohne GPU erfolgt?
Geschwindigkeits- und Durchsatzvergleiche
Selbst mit optimierten Toolkits bleibt die CPU-Inferenz langsamer als die GPU. Beispielsweise kann die Verwendung von OpenVINO 2025.2 auf einem 16-Core Intel Xeon 0.5–1 Bild pro Minute liefern, verglichen mit 5–10 Bildern pro Minute auf einem RTX 4090. FastSD-CPUs und spezialisierte NPUs können diese Lücke etwas verringern, aber die interaktive Generierung in Echtzeit ist immer noch unerreichbar.
Qualitäts- und Präzisionsaspekte
CPU-optimierte Pipelines nutzen häufig Quantisierung (z. B. FP16, INT8), um die Speicherbandbreite zu reduzieren. Dies kann im Vergleich zu GPU-Läufen mit voller Präzision zu geringfügigen Artefakten führen. Die FP16-Präzision von OpenVINO auf Xeon-CPUs zeigte bei bestimmten Token-Operationen eine Latenzverschlechterung von bis zu 10 %, was darauf hindeutet, dass eine kontinuierliche Optimierung erforderlich ist.
Überlegungen zu Kosten und Zugänglichkeit
Obwohl GPUs – insbesondere im High-End-Bereich – erhebliche Anschaffungskosten verursachen können, sind moderne CPUs in den meisten Desktop-PCs und Laptops standardmäßig enthalten. Die Nutzung vorhandener CPU-Hardware reduziert die Hürden für Hobby-Anwender, Lehrkräfte und datenschutzbewusste Nutzer, die keine Cloud-GPU-Dienste nutzen können oder möchten.
Wann ist eine reine CPU-Inferenz angebracht?
Prototyping und Experimentieren
Bei frühen Experimenten oder Generierungsaufgaben mit geringem Volumen können die langsameren Geschwindigkeiten der CPU-Inferenz toleriert werden, insbesondere wenn schnelle technische oder Modelländerungen ohne zusätzliche Hardwarekosten untersucht werden.
Kostengünstige oder Edge-Bereitstellung
Edge-Geräte ohne separate GPUs – wie Industrie-PCs, eingebettete Systeme und mobile Workstations – profitieren von reinen CPU-Konfigurationen. NPUs und spezialisierte Befehlssätze ermöglichen zudem den Einsatz in eingeschränkten Umgebungen.
Datenschutz- und Offline-Anforderungen
Durch die vollständige lokale Ausführung auf der CPU wird sichergestellt, dass vertrauliche Daten das Gerät nie verlassen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Verteidigung oder in allen Kontexten, die eine strenge Datenverwaltung erfordern.
Wie richte ich Stable Diffusion für die CPU-Inferenz ein und optimiere es?
Umgebungseinrichtung mit Diffusoren und PyTorch
Installieren Sie PyTorch mit CPU-Unterstützung:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Installieren Sie Hugging Face Diffusoren:
pip install diffusers transformers accelerate
Konvertieren von Modellen mit OpenVINO
Exportieren Sie das Modell nach 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")
Optimieren Sie mit OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Nutzung gemischter Präzision und Quantisierung
- Verwenden Sie FP16, sofern unterstützt; greifen Sie auf älteren CPUs auf BF16 oder INT8 zurück.
- Tools wie ONNX Runtime und OpenVINO enthalten Quantisierungs-Toolkits, um den Genauigkeitsverlust zu minimieren.
Threading und Speicheroptimierung
- Thread-Affinität an physische Kerne anheften.
- Steigern
intra_op_parallelism_threadskombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil.inter_op_parallelism_threadsin PyTorchstorch.set_num_threads()um der Kernanzahl der CPU zu entsprechen. - Überwachen Sie die Speichernutzung, um Swapping zu vermeiden, das die Leistung erheblich beeinträchtigen kann.
Erste Schritte
CometAPI ist eine einheitliche API-Plattform, die über 500 KI-Modelle führender Anbieter – wie die GPT-Reihe von OpenAI, Gemini von Google, Claude von Anthropic, Midjourney, Suno und weitere – in einer einzigen, entwicklerfreundlichen Oberfläche vereint. Durch konsistente Authentifizierung, Anforderungsformatierung und Antwortverarbeitung vereinfacht CometAPI die Integration von KI-Funktionen in Ihre Anwendungen erheblich. Ob Sie Chatbots, Bildgeneratoren, Musikkomponisten oder datengesteuerte Analyse-Pipelines entwickeln – CometAPI ermöglicht Ihnen schnellere Iterationen, Kostenkontrolle und Herstellerunabhängigkeit – und gleichzeitig die neuesten Erkenntnisse des KI-Ökosystems zu nutzen.
Entwickler können zugreifen Stabile Diffusions-API (Stabile Diffusion 3.5 Große API usw.) durch CometAPI.
Mehr Details über Stable-Diffusion XL 1.0 API kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Stabile Diffusion 3.5 Große API usw. Weitere Modellinformationen zur Comet-API finden Sie unter API-Dokument.Preis in CometAPI:
- Stabilität-AI/Stable-Diffusion-3.5-groß: 0.208 $ pro erstelltem API-Aufruf.
- Stabilität-AI/Stabil-Diffusion-3.5-Mittel: 0.112 $ pro Anruf.
- Stabilität-KI/Stabil-Diffusion-3.5-Groß-Turbo: 0.128 $ pro erstelltem API-Aufruf.
- Stabilität-AI/Stabile-Diffusion-3: 0.112 $ pro Anruf
- Stabilität-KI/Stabile-Diffusion: 0.016 $ pro Anruf
Diese Preisstruktur ermöglicht es Entwicklern, ihre Projekte effizient zu skalieren, ohne zu viel auszugeben.
Fazit
Die Ausführung von Stable Diffusion ohne GPU war einst eine theoretische Übung; heute ist sie für viele Anwender praktische Realität. Fortschritte bei Toolkits wie Intels OpenVINO 2025.2, dem Inductor-Backend von PyTorch, den KI-gestützten APUs von AMD und Community-Projekten wie FastSD CPU und stable-diffusion.cpp haben den Zugang zu generativer KI demokratisiert. Zwar müssen weiterhin Kompromisse bei Leistung und Präzision eingegangen werden, doch die reine CPU-Inferenz eröffnet neue Möglichkeiten, bei denen Kosten, Zugänglichkeit und Datenschutz im Vordergrund stehen. Durch das Verständnis der verfügbaren Hardware, Software-Toolkits und Optimierungsstrategien können Sie eine CPU-basierte Stable Diffusion-Implementierung erstellen, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht – und so die Leistungsfähigkeit der KI-gesteuerten Bildsynthese auf nahezu jedem Gerät nutzen.