Stable Diffusion a révolutionné le domaine de l'IA générative, rendant la synthèse texte-image de haute qualité accessible à un large éventail d'utilisateurs. Traditionnellement, l'exécution locale de Stable Diffusion nécessitait un processeur graphique (GPU) discret en raison des exigences de calcul élevées du modèle. Cependant, les développements récents en matière de boîtes à outils logicielles, d'architectures matérielles et d'optimisations communautaires ont commencé à modifier ce paradigme. Cet article explore si, et comment, il est possible d'exécuter Stable Diffusion sans GPU dédié, en synthétisant les dernières actualités et recherches pour fournir un guide complet et professionnel.
Qu'est-ce que la diffusion stable et pourquoi nécessite-t-elle généralement un GPU ?
Présentation de l'architecture de diffusion stable
Stable Diffusion est un modèle de diffusion latente introduit en 2022, capable de générer des images haute fidélité à partir d'invites textuelles. Il fonctionne en affinant itérativement le bruit dans une représentation latente à l'aide d'un réseau neuronal basé sur UNet, guidé par un encodeur de texte (souvent basé sur CLIP). Ce processus implique des milliers d'étapes de débruitage, chacune nécessitant d'importantes multiplications matricielles et convolutions sur des tenseurs de grande dimension.
Le rôle des GPU dans l'inférence de l'apprentissage automatique
Les GPU excellent dans le traitement parallèle, grâce à leurs milliers de cœurs optimisés pour les opérations matricielles et vectorielles. Cette architecture accélère considérablement les calculs tensoriels, essentiels aux modèles basés sur la diffusion. Sans GPU, l'inférence sur un CPU peut être considérablement plus lente, rendant souvent l'utilisation en temps réel ou interactive peu pratique. À titre d'exemple, les premières implémentations de Stable Diffusion, exclusivement basées sur le CPU, pouvaient prendre plus de 30 secondes par étape de débruitage, contre moins de deux secondes sur les GPU modernes.
Puis-je exécuter Stable Diffusion sans GPU ?
Approches traditionnelles basées uniquement sur le processeur
Aux débuts du modèle, les membres de la communauté ont tenté d'exécuter Stable Diffusion sur des processeurs utilisant la bibliothèque « diffusers » par défaut de PyTorch. Bien que fonctionnellement possible, cette approche souffrait d'une latence extrême : la génération d'une seule image 512×512 pouvait prendre plusieurs minutes sur un processeur multicœur haut de gamme, la rendant peu pratique pour la plupart des utilisateurs.
Améliorations récentes de la boîte à outils
Prise en charge d'OpenVINO 2025.2 pour la diffusion stable
La version 2025.2 de la boîte à outils d'IA OpenVINO d'Intel a été publiée en juin 2025. Elle prend désormais en charge plusieurs modèles d'IA génératifs, notamment Stable Diffusion 3.5 Large Turbo et SD‑XL Inpainting, sur les processeurs et les NPU intégrés. Cette mise à jour permet une inférence optimisée grâce à des optimisations de quantification et de graphes adaptées aux architectures Intel.
Améliorations du backend CPP de l'inducteur PyTorch
La communauté de développement de PyTorch s'efforce d'améliorer activement les performances d'inférence CPU. Le backend Inductor CPP cible désormais l'exécution SOTA (de pointe) de modèles clés, dont la diffusion stable, sur les processeurs Intel. Les benchmarks indiquent des performances GEMM compétitives et une meilleure utilisation de la mémoire, réduisant ainsi l'écart avec l'inférence basée sur GPU.
Projets dédiés à l'accélération du processeur
FastSD CPU, un projet open source, réimplémente l'inférence par diffusion stable à l'aide de modèles de cohérence latente et de distillation par diffusion antagoniste. Il permet d'obtenir des accélérations significatives en distillant le processus d'échantillonnage en étapes moins nombreuses et plus efficaces, adaptées aux processeurs multicœurs.
Quel matériel et quel logiciel prennent en charge la diffusion stable uniquement sur CPU ?
Intel OpenVINO et NPU intégrés
OpenVINO™ simplifie la conversion de modèles depuis PyTorch ou ONNX vers un format optimisé pour l'inférence CPU, en exploitant les instructions vectorielles (par exemple, AVX-512) et les optimisations graphiques. De plus, les récents SoC mobiles et de bureau d'Intel intègrent des unités de traitement neuronal (NPU) capables de décharger les charges de travail des tenseurs, améliorant ainsi les performances sur le matériel compatible.
Processeur de traitement d'images AMD Ryzen AI Max+395
Le processeur Ryzen AI Max+395 d'AMD, nom de code Strix Halo, associe des cœurs CPU hautes performances à un processeur NPU dédié et à une mémoire unifiée de grande capacité. Cet APU cible les applications d'IA générative et revendique les meilleures performances de sa catégorie pour l'inférence locale par diffusion stable sans GPU distincts.
Projets communautaires : stable-diffusion.cpp et inférence hybride
L'implémentation C++ légère, stable-diffusion.cpp, conçue pour le processeur, a bénéficié d'améliorations académiques telles que les optimisations de convolution 2D basées sur Winograd, permettant des accélérations jusqu'à 4.8 fois supérieures sur les appareils Apple M1 Pro. Ces outils multiplateformes et à dépendance minimale facilitent le déploiement uniquement sur processeur (arxiv.org). Les stratégies hybrides qui combinent des ressources CPU et GPU ou NPU à petite échelle gagnent également du terrain pour un équilibre entre coût et performances.
Prise en charge des utilitaires OEM et de la carte mère
Les utilitaires OEM comme ASRock AI QuickSet v1.0.3i offrent désormais une installation en un clic de Stable Diffusion WebUI avec des optimisations OpenVINO, simplifiant ainsi la configuration sur les cartes mères Intel pour les utilisateurs sans expertise technique approfondie.
Quels sont les compromis en termes de performances liés à l’exécution sans GPU ?
Comparaisons de vitesse et de débit
Même avec des kits d'outils optimisés, l'inférence CPU reste plus lente que celle du GPU. Par exemple, l'utilisation d'OpenVINO 2025.2 sur un processeur Intel Xeon 16 cœurs peut produire 0.5 à 1 image par minute, contre 5 à 10 images par minute sur une RTX 4090. Un processeur FastSD et des NPU spécialisés peuvent réduire quelque peu cet écart, mais la génération interactive en temps réel reste hors de portée.
Considérations de qualité et de précision
Les pipelines optimisés pour le processeur s'appuient souvent sur la quantification (par exemple, FP16, INT8) pour réduire la bande passante mémoire, ce qui peut introduire des artefacts mineurs par rapport aux exécutions GPU de haute précision. La précision FP16 d'OpenVINO sur les processeurs Xeon a montré une dégradation de la latence allant jusqu'à 10 % dans certaines opérations de jeton, indiquant qu'un réglage continu est nécessaire.
Considérations relatives aux coûts et à l'accessibilité
Bien que les GPU puissent représenter un coût initial important, surtout pour les modèles haut de gamme, les processeurs modernes sont intégrés de série dans la plupart des ordinateurs de bureau et portables. L'exploitation des processeurs existants réduit les obstacles pour les amateurs, les enseignants et les utilisateurs soucieux de leur vie privée qui ne peuvent ou ne souhaitent pas utiliser les services GPU cloud.
Quand l’inférence basée uniquement sur le processeur est-elle appropriée ?
Prototypage et expérimentation
Les premières expérimentations ou les tâches de génération à faible volume peuvent tolérer les vitesses plus lentes d'inférence du processeur, en particulier lors de l'exploration de modifications d'ingénierie ou de modèles rapides sans entraîner de coûts matériels supplémentaires.
Déploiement à faible coût ou en périphérie
Les périphériques périphériques dépourvus de GPU discrets, tels que les PC industriels, les systèmes embarqués et les stations de travail mobiles, bénéficient de configurations exclusivement CPU. Les NPU et les jeux d'instructions spécialisés permettent également un déploiement dans des environnements contraints.
Confidentialité et exigences hors ligne
L'exécution entièrement locale sur le processeur garantit que les données sensibles ne quittent jamais l'appareil, ce qui est crucial pour les applications dans les domaines de la santé, de la défense ou de tout contexte nécessitant une gouvernance stricte des données.
Comment configurer et optimiser la diffusion stable pour l'inférence CPU ?
Configuration de l'environnement avec des diffuseurs et PyTorch
Installer PyTorch avec prise en charge du processeur :
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Installer des diffuseurs pour le visage :
pip install diffusers transformers accelerate
Conversion de modèles avec OpenVINO
Exporter le modèle vers 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")
Optimiser avec OpenVINO :
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Tirer parti de la précision mixte et de la quantification
- Utilisez FP16 lorsque cela est pris en charge ; revenez à BF16 ou INT8 sur les processeurs plus anciens.
- Des outils comme ONNX Runtime et OpenVINO incluent des kits d’outils de quantification pour minimiser la perte de précision.
Optimisation du threading et de la mémoire
- Affinité du thread Pin avec les cœurs physiques.
- Augmenter
intra_op_parallelism_threadsetinter_op_parallelism_threadsdans PyTorchtorch.set_num_threads()pour correspondre au nombre de cœurs du processeur. - Surveillez l’utilisation de la mémoire pour éviter les échanges, ce qui peut considérablement dégrader les performances.
Pour commencer
CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.
Les développeurs peuvent accéder API de diffusion stable (API Stable Diffusion 3.5 Large etc) à travers API Comet.
Plus de détails sur API Stable-Diffusion XL 1.0 et API Stable Diffusion 3.5 Large etc. Pour plus d'informations sur le modèle dans l'API Comet, veuillez consulter API doc.Prix en CometAPI :
- stabilité-ai/stable-diffusion-3.5-large: 0.208 $ par appel d'API créé.
- stabilité-ai/stable-diffusion-3.5-moyen: 0.112 $ par appel.
- stabilité-ai/stable-diffusion-3.5-large-turbo: 0.128 $ par appel d'API créé.
- stabilité-ai/stable-diffusion-3: 0.112 $ par appel
- stabilité-ai/diffusion-stable: 0.016 $ par appel
Cette structure tarifaire permet aux développeurs de faire évoluer leurs projets efficacement sans dépenser trop.
Conclusion
L'exécution de Stable Diffusion sans GPU était autrefois un exercice théorique ; aujourd'hui, c'est une réalité pour de nombreux utilisateurs. Les avancées dans des boîtes à outils comme OpenVINO 2025.2 d'Intel, le backend Inductor de PyTorch, les APU optimisés par l'IA d'AMD et des projets communautaires comme FastSD CPU et stable-diffusion.cpp ont collectivement démocratisé l'accès à l'IA générative. Si des compromis entre performances et précision subsistent, l'inférence basée uniquement sur le CPU ouvre de nouvelles possibilités où le coût, l'accessibilité et la confidentialité sont primordiaux. En comprenant le matériel, les boîtes à outils logicielles et les stratégies d'optimisation disponibles, vous pouvez adapter un déploiement Stable Diffusion basé uniquement sur le CPU à vos besoins spécifiques, apportant ainsi la puissance de la synthèse d'images pilotée par l'IA à pratiquement n'importe quel appareil.