Stable Diffusion telah merevolusi bidang AI generatif, membuat sintesis teks-ke-gambar berkualitas tinggi dapat diakses oleh berbagai pengguna. Secara tradisional, menjalankan Stable Diffusion secara lokal memerlukan unit pemrosesan grafis (GPU) diskret karena tuntutan komputasi model yang berat. Namun, perkembangan terkini dalam perangkat lunak, arsitektur perangkat keras, dan pengoptimalan yang digerakkan oleh komunitas telah mulai mengubah paradigma ini. Artikel ini membahas apakah—dan bagaimana—Anda dapat menjalankan Stable Diffusion tanpa GPU khusus, dengan mensintesis berita dan penelitian terbaru untuk memberikan panduan yang komprehensif dan profesional.
Apa itu Difusi Stabil dan mengapa biasanya memerlukan GPU?
Tinjauan Umum Arsitektur Difusi Stabil
Difusi Stabil adalah model difusi laten yang diperkenalkan pada tahun 2022, yang mampu menghasilkan gambar dengan ketelitian tinggi dari perintah tekstual. Model ini beroperasi dengan menyempurnakan derau secara berulang dalam representasi laten menggunakan jaringan saraf berbasis UNet, yang dipandu oleh penyandi teks (sering kali berbasis CLIP). Proses ini melibatkan ribuan langkah penghilangan derau, yang masing-masing memerlukan perkalian matriks besar dan konvolusi di seluruh tensor berdimensi tinggi.
Peran GPU dalam inferensi pembelajaran mesin
GPU unggul dalam pemrosesan paralel, yang menampilkan ribuan inti yang dioptimalkan untuk operasi matriks dan vektor. Arsitektur ini secara dramatis mempercepat komputasi tensor yang menjadi pusat model berbasis difusi. Tanpa GPU, inferensi pada CPU dapat berjalan lebih lambat, yang sering kali membuat penggunaan real-time atau interaktif menjadi tidak praktis. Sebagai tolok ukur ilustratif, implementasi awal CPU-only dari Stable Diffusion dapat memakan waktu lebih dari 30 detik per langkah denoising dibandingkan dengan kurang dari dua detik pada GPU modern.
Bisakah saya menjalankan Stable Diffusion tanpa GPU?
Pendekatan tradisional hanya menggunakan CPU
Pada awal pembuatan model ini, anggota komunitas mencoba menjalankan Stable Diffusion pada CPU menggunakan pustaka “diffusers” PyTorch bawaan. Meskipun memungkinkan secara fungsional, pendekatan ini memiliki latensi yang ekstrem: menghasilkan satu gambar 512×512 dapat memakan waktu beberapa menit pada CPU multicore kelas atas, sehingga tidak praktis bagi sebagian besar pengguna.
Peningkatan toolkit terkini
Dukungan OpenVINO 2025.2 untuk Difusi Stabil
Toolkit AI OpenVINO Intel merilis versi 2025.2 pada bulan Juni 2025, menambahkan dukungan untuk beberapa model AI generatif—termasuk Stable Diffusion 3.5 Large Turbo dan SD‑XL Inpainting—pada CPU dan NPU terintegrasi. Pembaruan ini memungkinkan inferensi yang dioptimalkan dengan kuantisasi dan pengoptimalan grafik yang disesuaikan untuk arsitektur Intel.
Peningkatan backend PyTorch Inductor CPP
Komunitas pengembang PyTorch telah aktif meningkatkan kinerja inferensi CPU. Backend CPP Inductor kini menargetkan eksekusi mutakhir (SOTA) dari model-model utama, termasuk Stable Diffusion, pada CPU Intel. Tolok ukur menunjukkan kinerja GEMM yang kompetitif dan peningkatan pemanfaatan memori, yang mempersempit kesenjangan dengan inferensi berbasis GPU.
Proyek akselerasi CPU khusus
FastSD CPU, sebuah proyek sumber terbuka, mengimplementasikan ulang inferensi Difusi Stabil menggunakan Model Konsistensi Laten dan Distilasi Difusi Adversarial. Ia mencapai percepatan yang signifikan dengan menyaring proses pengambilan sampel menjadi langkah-langkah yang lebih sedikit dan lebih efisien, yang disesuaikan untuk CPU multi-inti.
Perangkat keras dan perangkat lunak apa yang mendukung Difusi Stabil khusus CPU?
Intel OpenVINO dan NPU on‑die
OpenVINO™ menyederhanakan konversi model dari PyTorch atau ONNX ke dalam format yang dioptimalkan untuk inferensi CPU, memanfaatkan instruksi vektor (misalnya, AVX‑512) dan pengoptimalan grafik. Selain itu, SoC seluler dan desktop Intel terkini mengintegrasikan unit pemrosesan neural (NPU) yang mampu memindahkan beban kerja tensor, yang selanjutnya meningkatkan kinerja pada perangkat keras yang kompatibel.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
Ryzen AI Max+395 dari AMD—dengan nama kode Strix Halo—memadukan inti CPU berperforma tinggi dengan NPU khusus dan memori terpadu yang besar. APU ini menargetkan aplikasi AI generatif, dengan mengklaim performa terbaik di kelasnya untuk inferensi Difusi Stabil lokal tanpa GPU diskret.
Proyek yang digerakkan oleh komunitas: stable‑diffusion.cpp dan inferensi hibrida
Implementasi C++ yang ringan, stable‑diffusion.cpp, yang dirancang untuk CPU, telah mengalami peningkatan akademis seperti pengoptimalan konvolusi 2D berbasis Winograd, yang menghasilkan peningkatan kecepatan hingga 4.8× pada perangkat Apple M1 Pro. Alat lintas platform dan ketergantungan minimal seperti itu membuat penerapan khusus CPU lebih layak (arxiv.org). Strategi hibrida yang menggabungkan CPU dan sumber daya GPU atau NPU skala kecil juga mendapatkan daya tarik untuk biaya dan kinerja yang seimbang.
Dukungan utilitas OEM dan motherboard
Utilitas OEM seperti ASRock AI QuickSet v1.0.3i kini menyediakan instalasi satu klik Stable Diffusion WebUI dengan pengoptimalan OpenVINO, menyederhanakan pengaturan pada motherboard berbasis Intel bagi pengguna tanpa keahlian teknis yang mendalam.
Apa saja kerugian performa jika berjalan tanpa GPU?
Perbandingan kecepatan dan throughput
Bahkan dengan toolkit yang dioptimalkan, inferensi CPU tetap lebih lambat daripada GPU. Misalnya, penggunaan OpenVINO 2025.2 pada Intel Xeon 16-core dapat menghasilkan 0.5–1 gambar per menit, dibandingkan dengan 5–10 gambar per menit pada RTX 4090. CPU FastSD dan NPU khusus dapat mempersempit celah ini, tetapi generasi interaktif real-time masih belum terjangkau.
Pertimbangan kualitas dan presisi
Pipeline yang dioptimalkan CPU sering kali mengandalkan kuantisasi (misalnya, FP16, INT8) untuk mengurangi bandwidth memori, yang dapat menimbulkan artefak minor dibandingkan dengan operasi GPU presisi penuh. Presisi FP16 OpenVINO pada CPU Xeon telah menunjukkan penurunan latensi hingga 10% dalam operasi token tertentu, yang menunjukkan diperlukannya penyetelan berkelanjutan.
Pertimbangan biaya dan aksesibilitas
Meskipun GPU dapat menimbulkan biaya awal yang signifikan—terutama pada kelas atas—CPU modern menjadi standar di sebagian besar desktop dan laptop. Memanfaatkan perangkat keras CPU yang ada mengurangi hambatan bagi penggemar, pendidik, dan pengguna yang peduli privasi yang tidak dapat atau lebih suka tidak menggunakan layanan GPU berbasis cloud.
Kapan inferensi hanya menggunakan CPU tepat?
Prototipe dan eksperimen
Eksperimen awal atau tugas pembangkitan volume rendah dapat menoleransi kecepatan inferensi CPU yang lebih lambat, terutama saat mengeksplorasi rekayasa cepat atau modifikasi model tanpa menimbulkan biaya perangkat keras tambahan.
Penerapan berbiaya rendah atau edge
Perangkat edge yang tidak memiliki GPU terpisah—seperti PC industri, sistem tertanam, dan stasiun kerja bergerak—mendapat manfaat dari pengaturan CPU saja. NPU dan set instruksi khusus semakin memungkinkan penerapan di lingkungan terbatas.
Persyaratan privasi dan offline
Berjalan sepenuhnya secara lokal pada CPU memastikan bahwa data sensitif tidak pernah meninggalkan perangkat, penting untuk aplikasi dalam perawatan kesehatan, pertahanan, atau konteks apa pun yang memerlukan tata kelola data yang ketat.
Bagaimana cara mengatur dan mengoptimalkan Difusi Stabil untuk inferensi CPU?
Pengaturan lingkungan dengan Diffuser dan PyTorch
Instal PyTorch dengan dukungan CPU:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Pasang Diffuser Pelukan Wajah:
pip install diffusers transformers accelerate
Mengonversi model dengan OpenVINO
Ekspor model ke 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")
Optimalkan dengan OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Memanfaatkan presisi dan kuantisasi campuran
- Gunakan FP16 jika didukung; kembali ke BF16 atau INT8 pada CPU lama.
- Alat seperti ONNX Runtime dan OpenVINO menyertakan perangkat kuantisasi untuk meminimalkan kehilangan akurasi.
Threading dan optimasi memori
- Sematkan afinitas benang ke inti fisik.
- signifikan
intra_op_parallelism_threadsdaninter_op_parallelism_threadsdi PyTorchtorch.set_num_threads()untuk mencocokkan jumlah inti CPU. - Pantau penggunaan memori untuk menghindari pertukaran yang dapat menurunkan kinerja secara signifikan.
Mulai
CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Gemini Google, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.
Pengembang dapat mengakses API Difusi Stabil (Difusi Stabil 3.5 API Besar dll) melalui API Komet.
Lebih detail tentang API Stabil-Difusi XL 1.0 dan Difusi Stabil 3.5 API Besar dll,Untuk informasi Model lebih lanjut di Comet API silakan lihat Dokumen APIHarga di CometAPI:
- stabilitas-ai/difusi-stabil-3.5-besar: $0.208 per panggilan API pembuatan.
- stabilitas-ai/difusi-stabil-3.5-medium: $0.112 per panggilan.
- stabilitas-ai/difusi-stabil-3.5-turbo-besar: $0.128 per pembuatan panggilan API.
- stabilitas-ai/difusi-stabil-3: $0.112 per panggilan
- stabilitas-ai/difusi-stabil: $0.016 per panggilan
Struktur harga ini memungkinkan pengembang untuk meningkatkan skala proyek mereka secara efisien tanpa mengeluarkan biaya berlebihan.
Kesimpulan
Menjalankan Stable Diffusion tanpa GPU dulunya hanya latihan teoritis; kini, hal itu menjadi kenyataan praktis bagi banyak pengguna. Kemajuan dalam perangkat seperti OpenVINO 2025.2 milik Intel, backend Inductor milik PyTorch, APU bertenaga AI milik AMD, dan proyek komunitas seperti FastSD CPU dan stable‑diffusion.cpp secara kolektif telah mendemokratisasi akses ke AI generatif. Meskipun kinerja dan presisi masih menjadi pertimbangan utama, inferensi khusus CPU membuka kemungkinan baru di mana biaya, aksesibilitas, dan privasi menjadi yang terpenting. Dengan memahami perangkat keras, perangkat lunak, dan strategi pengoptimalan yang tersedia, Anda dapat menyesuaikan penerapan Stable Diffusion khusus CPU yang memenuhi kebutuhan spesifik Anda—membawa kekuatan sintesis gambar yang digerakkan AI ke hampir semua perangkat.