Stable Diffusion ha revolucionado el campo de la IA generativa, poniendo a disposición de una amplia gama de usuarios la síntesis de texto a imagen de alta calidad. Tradicionalmente, ejecutar Stable Diffusion localmente requería una unidad de procesamiento gráfico (GPU) discreta debido a las elevadas demandas computacionales del modelo. Sin embargo, los recientes avances en kits de herramientas de software, arquitecturas de hardware y optimizaciones impulsadas por la comunidad han comenzado a cambiar este paradigma. Este artículo explora si es posible ejecutar Stable Diffusion sin una GPU dedicada y cómo hacerlo, sintetizando las últimas noticias e investigaciones para ofrecer una guía completa y profesional.
¿Qué es la difusión estable y por qué generalmente requiere una GPU?
Descripción general de la arquitectura de difusión estable
Difusión Estable es un modelo de difusión latente introducido en 2022, capaz de generar imágenes de alta fidelidad a partir de indicaciones textuales. Funciona refinando iterativamente el ruido en una representación latente mediante una red neuronal basada en UNet, guiada por un codificador de texto (a menudo basado en CLIP). El proceso implica miles de pasos de eliminación de ruido, cada uno de los cuales requiere grandes multiplicaciones de matrices y convoluciones en tensores de alta dimensión.
El papel de las GPU en la inferencia del aprendizaje automático
Las GPU destacan en el procesamiento paralelo, con miles de núcleos optimizados para operaciones matriciales y vectoriales. Esta arquitectura acelera drásticamente los cálculos tensoriales, fundamentales para los modelos basados en difusión. Sin una GPU, la inferencia en una CPU puede ser mucho más lenta, lo que a menudo dificulta el uso interactivo o en tiempo real. A modo de referencia ilustrativo, las primeras implementaciones de Difusión Estable, solo con CPU, podían tardar más de 30 segundos por paso de eliminación de ruido, en comparación con menos de dos segundos en las GPU modernas.
¿Puedo ejecutar Stable Diffusion sin una GPU?
Enfoques tradicionales que solo utilizan CPU
En los inicios del modelo, los miembros de la comunidad intentaron ejecutar Difusión Estable en CPUs utilizando la biblioteca predeterminada de "difusores" de PyTorch. Si bien era funcional, este enfoque presentaba una latencia extrema: generar una sola imagen de 512×512 podía tardar varios minutos en una CPU multinúcleo de alta gama, lo que lo hacía poco práctico para la mayoría de los usuarios.
Mejoras recientes del kit de herramientas
Compatibilidad de OpenVINO 2025.2 con difusión estable
El kit de herramientas de IA OpenVINO de Intel lanzó la versión 2025.2 en junio de 2025, añadiendo compatibilidad con varios modelos de IA generativa, como Stable Diffusion 3.5 Large Turbo y SD‑XL Inpainting, tanto en CPU como en NPU integradas. Esta actualización permite una inferencia optimizada con cuantificación y optimizaciones de gráficos adaptadas a las arquitecturas Intel.
Mejoras del backend de PyTorch Inductor CPP
La comunidad de desarrollo de PyTorch ha estado mejorando activamente el rendimiento de la inferencia de CPU. El backend Inductor CPP ahora se centra en la ejecución de vanguardia (SOTA) de modelos clave, incluyendo Stable Diffusion, en CPU Intel. Los benchmarks indican un rendimiento competitivo de GEMM y una mejor utilización de la memoria, lo que reduce la diferencia con la inferencia basada en GPU.
Proyectos dedicados a la aceleración de CPU
FastSD CPU, un proyecto de código abierto, reimplementa la inferencia de difusión estable mediante modelos de consistencia latente y destilación de difusión adversarial. Logra una aceleración significativa al reducir el proceso de muestreo a menos pasos, más eficientes, adaptados a CPU multinúcleo.
¿Qué hardware y software admiten la difusión estable solo con CPU?
Intel OpenVINO y NPU en matriz
OpenVINO™ optimiza la conversión de modelos de PyTorch u ONNX a un formato optimizado para la inferencia de CPU, aprovechando instrucciones vectoriales (p. ej., AVX‑512) y optimizaciones de gráficos. Además, los SoC para móviles y ordenadores de sobremesa más recientes de Intel integran unidades de procesamiento neuronal (NPU) capaces de descargar cargas de trabajo tensoriales, lo que mejora aún más el rendimiento en hardware compatible.
APU AMD Ryzen AI Max+395
El Ryzen AI Max+395 de AMD, cuyo nombre en código es Strix Halo, combina núcleos de CPU de alto rendimiento con una NPU dedicada y una gran memoria unificada. Esta APU está diseñada para aplicaciones de IA generativa y ofrece el mejor rendimiento de su clase para la inferencia de difusión estable local sin GPU discretas.
Proyectos impulsados por la comunidad: stable-diffusion.cpp e inferencia híbrida
La implementación ligera de C++, stable-diffusion.cpp, diseñada para CPU, ha experimentado mejoras académicas como las optimizaciones de convolución 2D basadas en Winograd, que producen aceleraciones de hasta 4.8 veces en dispositivos Apple M1 Pro. Estas herramientas multiplataforma con mínima dependencia hacen que la implementación solo en CPU sea más factible.arxiv.org). Las estrategias híbridas que combinan recursos de CPU y GPU o NPU de pequeña escala también están ganando terreno para lograr un equilibrio entre costo y rendimiento.
Soporte de utilidades de OEM y placa base
Las utilidades OEM como ASRock AI QuickSet v1.0.3i ahora brindan la instalación con un solo clic de Stable Diffusion WebUI con optimizaciones OpenVINO, lo que simplifica la configuración en placas base basadas en Intel para usuarios sin gran experiencia técnica.
¿Cuáles son las desventajas en términos de rendimiento al trabajar sin una GPU?
Comparaciones de velocidad y rendimiento
Incluso con herramientas optimizadas, la inferencia de la CPU sigue siendo más lenta que la de la GPU. Por ejemplo, usar OpenVINO 2025.2 en un procesador Intel Xeon de 16 núcleos puede generar de 0.5 a 1 imágenes por minuto, en comparación con las 5 a 10 imágenes por minuto de una RTX 4090. La CPU FastSD y las NPU especializadas pueden reducir esta diferencia en cierta medida, pero la generación interactiva en tiempo real aún está fuera de su alcance.
Consideraciones de calidad y precisión
Las canalizaciones optimizadas para CPU suelen recurrir a la cuantificación (p. ej., FP16, INT8) para reducir el ancho de banda de memoria, lo que puede introducir pequeños artefactos en comparación con las ejecuciones de GPU con precisión total. La precisión FP16 de OpenVINO en CPU Xeon ha mostrado una degradación de latencia de hasta un 10 % en ciertas operaciones de token, lo que indica la necesidad de un ajuste continuo.
Consideraciones de costo y accesibilidad
Si bien las GPU pueden conllevar costos iniciales significativos, especialmente en los modelos de gama alta, las CPU modernas vienen de serie en la mayoría de las computadoras de escritorio y portátiles. Aprovechar el hardware de CPU existente reduce las barreras para aficionados, educadores y usuarios preocupados por la privacidad que no pueden o prefieren no usar servicios de GPU en la nube.
¿Cuándo es apropiada la inferencia de solo CPU?
Prototipado y experimentación
Las tareas de experimentación temprana o de generación de bajo volumen pueden tolerar las velocidades más lentas de inferencia de la CPU, especialmente cuando se exploran modificaciones de modelos o ingeniería rápida sin incurrir en costos de hardware adicionales.
Implementación de bajo costo o de borde
Los dispositivos periféricos que carecen de GPU discretas, como PC industriales, sistemas integrados y estaciones de trabajo móviles, se benefician de configuraciones solo con CPU. Las NPU y los conjuntos de instrucciones especializados facilitan aún más la implementación en entornos restringidos.
Requisitos de privacidad y fuera de línea
Al ejecutarse completamente localmente en la CPU se garantiza que los datos confidenciales nunca salgan del dispositivo, algo crucial para aplicaciones en el sector salud, defensa o cualquier contexto que requiera una estricta gobernanza de datos.
¿Cómo configurar y optimizar la difusión estable para la inferencia de CPU?
Configuración del entorno con difusores y PyTorch
Instalar PyTorch con soporte de CPU:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Instalar difusores faciales abrazables:
pip install diffusers transformers accelerate
Conversión de modelos con OpenVINO
Exportar el modelo a 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")
Optimizar con OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Aprovechamiento de la precisión mixta y la cuantificación
- Utilice FP16 donde sea compatible; recurra a BF16 o INT8 en CPU más antiguas.
- Herramientas como ONNX Runtime y OpenVINO incluyen kits de herramientas de cuantificación para minimizar la pérdida de precisión.
Optimización de subprocesos y memoria
- Fije la afinidad del hilo a los núcleos físicos.
- Aumentar
intra_op_parallelism_threadsyinter_op_parallelism_threadsen PyTorchtorch.set_num_threads()para que coincida con el número de núcleos de la CPU. - Supervise el uso de la memoria para evitar el intercambio, que puede degradar gravemente el rendimiento.
Primeros Pasos
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder API de difusión estable (Difusión estable 3.5 API grande etc.) a través de CometAPI.
Más detalles acerca de API de Stable-Diffusion XL 1.0 y Difusión estable 3.5 API grande etc. Para obtener más información sobre el modelo en Comet API, consulte Documento APIPrecio en CometAPI:
- estabilidad-ai/difusión-estable-3.5-grande:$0.208 por cada llamada de API creada.
- estabilidad-ia/difusión-estable-3.5-medio:$0.112 por llamada.
- estabilidad-ia/difusión-estable-3.5-turbo-grande:$0.128 por cada llamada de API creada.
- estabilidad-ia/difusión-estable-3:$0.112 por llamada
- estabilidad-ia/difusión estable:$0.016 por llamada
Esta estructura de precios permite a los desarrolladores escalar sus proyectos de manera eficiente sin gastar demasiado.
Conclusión
Ejecutar Stable Diffusion sin GPU era antes un ejercicio teórico; hoy en día, es una realidad práctica para muchos usuarios. Los avances en kits de herramientas como OpenVINO 2025.2 de Intel, el backend Inductor de PyTorch, las APU con IA de AMD y proyectos comunitarios como FastSD CPU y stable-diffusion.cpp han democratizado el acceso a la IA generativa. Si bien persisten las desventajas en rendimiento y precisión, la inferencia basada únicamente en CPU abre nuevas posibilidades donde el costo, la accesibilidad y la privacidad son primordiales. Al comprender el hardware, los kits de herramientas de software y las estrategias de optimización disponibles, puede personalizar una implementación de Stable Diffusion basada únicamente en CPU que se ajuste a sus necesidades específicas, llevando el poder de la síntesis de imágenes basada en IA a prácticamente cualquier dispositivo.