Stable Diffusion ha rivoluzionato il campo dell'intelligenza artificiale generativa, rendendo la sintesi testo-immagine di alta qualità accessibile a un'ampia gamma di utenti. Tradizionalmente, l'esecuzione di Stable Diffusion in locale richiedeva un'unità di elaborazione grafica (GPU) dedicata a causa delle elevate esigenze computazionali del modello. Tuttavia, i recenti sviluppi nei toolkit software, nelle architetture hardware e nelle ottimizzazioni guidate dalla community hanno iniziato a cambiare questo paradigma. Questo articolo esplora se e come sia possibile eseguire Stable Diffusion senza una GPU dedicata, sintetizzando le ultime notizie e ricerche per fornire una guida completa e professionale.
Cos'è la diffusione stabile e perché in genere richiede una GPU?
Panoramica dell'architettura di diffusione stabile
Stable Diffusion è un modello di diffusione latente introdotto nel 2022, in grado di generare immagini ad alta fedeltà a partire da prompt testuali. Opera raffinando iterativamente il rumore in una rappresentazione latente utilizzando una rete neurale basata su UNet, guidata da un codificatore di testo (spesso basato su CLIP). Il processo prevede migliaia di passaggi di denoising, ognuno dei quali richiede grandi moltiplicazioni di matrici e convoluzioni su tensori ad alta dimensionalità.
Il ruolo delle GPU nell'inferenza dell'apprendimento automatico
Le GPU eccellono nell'elaborazione parallela, grazie a migliaia di core ottimizzati per operazioni matriciali e vettoriali. Questa architettura accelera drasticamente i calcoli tensoriali fondamentali per i modelli basati sulla diffusione. Senza una GPU, l'inferenza su una CPU può essere di ordini di grandezza più lenta, rendendo spesso impraticabile l'uso in tempo reale o interattivo. A titolo di benchmark illustrativo, le prime implementazioni di Stable Diffusion basate solo su CPU potevano richiedere oltre 30 secondi per fase di denoising, rispetto ai meno di due secondi delle GPU moderne.
Posso eseguire Stable Diffusion senza una GPU?
Approcci tradizionali basati solo sulla CPU
Agli albori del modello, i membri della community tentarono di eseguire Stable Diffusion su CPU utilizzando la libreria predefinita "diffusers" di PyTorch. Sebbene funzionalmente possibile, questo approccio soffriva di un'estrema latenza: generare una singola immagine 512×512 poteva richiedere diversi minuti su una CPU multicore di fascia alta, rendendolo poco pratico per la maggior parte degli utenti.
Miglioramenti recenti del toolkit
Supporto OpenVINO 2025.2 per la diffusione stabile
Il toolkit di intelligenza artificiale OpenVINO di Intel ha rilasciato la versione 2025.2 a giugno 2025, aggiungendo il supporto per diversi modelli di intelligenza artificiale generativa, tra cui Stable Diffusion 3.5 Large Turbo e SD-XL Inpainting, sia su CPU che su NPU integrate. Questo aggiornamento consente un'inferenza ottimizzata con quantizzazione e ottimizzazioni dei grafici su misura per le architetture Intel.
Miglioramenti del backend CPP dell'induttore PyTorch
La comunità di sviluppo di PyTorch ha attivamente migliorato le prestazioni dell'inferenza CPU. Il backend Inductor CPP ora supporta l'esecuzione allo stato dell'arte (SOTA) di modelli chiave, tra cui la diffusione stabile, su CPU Intel. I benchmark indicano prestazioni GEMM competitive e un migliore utilizzo della memoria, riducendo il divario con l'inferenza basata su GPU.
Progetti dedicati all'accelerazione della CPU
FastSD CPU, un progetto open source, reimplementa l'inferenza a diffusione stabile utilizzando modelli di coerenza latente e distillazione di diffusione avversaria. Ottiene significativi miglioramenti della velocità distillando il processo di campionamento in meno passaggi, più efficienti e ottimizzati per CPU multi-core.
Quali hardware e software supportano la diffusione stabile solo sulla CPU?
Intel OpenVINO e NPU on-die
OpenVINO™ semplifica la conversione dei modelli da PyTorch o ONNX in un formato ottimizzato per l'inferenza della CPU, sfruttando istruzioni vettoriali (ad esempio, AVX-512) e ottimizzazioni grafiche. Inoltre, i recenti SoC Intel per dispositivi mobili e desktop integrano unità di elaborazione neurale (NPU) in grado di scaricare i carichi di lavoro tensoriali, migliorando ulteriormente le prestazioni su hardware compatibile.
Processore AMD Ryzen AI Max+395
Ryzen AI Max+395 di AMD, nome in codice Strix Halo, combina core CPU ad alte prestazioni con una NPU dedicata e un'ampia memoria unificata. Questa APU è pensata per applicazioni di intelligenza artificiale generativa, vantando le migliori prestazioni della categoria per l'inferenza di diffusione stabile locale senza GPU dedicate.
Progetti guidati dalla comunità: stable-diffusion.cpp e inferenza ibrida
L'implementazione leggera in C++, stable-diffusion.cpp, progettata per CPU, ha visto miglioramenti accademici come le ottimizzazioni della convoluzione 2D basate su Winograd, che hanno prodotto accelerazioni fino a 4.8 volte sui dispositivi Apple M1 Pro. Tali strumenti multipiattaforma e a dipendenza minima rendono più fattibile l'implementazione solo su CPU (arxiv.org). Anche le strategie ibride che combinano CPU e risorse GPU o NPU su piccola scala stanno guadagnando terreno per bilanciare costi e prestazioni.
Supporto per OEM e utilità della scheda madre
Le utility OEM come ASRock AI QuickSet v1.0.3i ora consentono l'installazione con un solo clic di Stable Diffusion WebUI con ottimizzazioni OpenVINO, semplificando la configurazione sulle schede madri basate su Intel per gli utenti senza competenze tecniche approfondite.
Quali sono i compromessi in termini di prestazioni derivanti dall'esecuzione senza GPU?
Confronti di velocità e produttività
Anche con toolkit ottimizzati, l'inferenza della CPU rimane più lenta di quella della GPU. Ad esempio, l'utilizzo di OpenVINO 2025.2 su un Intel Xeon a 16 core può produrre da 0.5 a 1 immagini al minuto, rispetto alle 5-10 immagini al minuto su una RTX 4090. CPU FastSD e NPU specializzate possono colmare in qualche modo questo divario, ma la generazione interattiva in tempo reale è ancora fuori portata.
Considerazioni sulla qualità e sulla precisione
Le pipeline ottimizzate per CPU spesso si basano sulla quantizzazione (ad esempio, FP16, INT8) per ridurre la larghezza di banda della memoria, il che può introdurre artefatti minori rispetto alle esecuzioni GPU a precisione completa. La precisione FP16 di OpenVINO sulle CPU Xeon ha mostrato una degradazione della latenza fino al 10% in alcune operazioni token, il che indica la necessità di una messa a punto continua.
Considerazioni sui costi e sull'accessibilità
Sebbene le GPU possano comportare costi iniziali significativi, soprattutto di fascia alta, le CPU moderne sono standard nella maggior parte dei computer desktop e laptop. Sfruttare l'hardware CPU esistente riduce le barriere per hobbisti, insegnanti e utenti attenti alla privacy che non possono o preferiscono non utilizzare i servizi GPU cloud.
Quando è appropriata l'inferenza basata solo sulla CPU?
Prototipazione e sperimentazione
Le sperimentazioni iniziali o le attività di generazione di volumi ridotti possono tollerare le velocità più lente dell'inferenza della CPU, soprattutto quando si esplorano modifiche rapide all'ingegneria o al modello senza sostenere costi hardware aggiuntivi.
Implementazione a basso costo o edge
I dispositivi edge privi di GPU dedicate, come PC industriali, sistemi embedded e workstation mobili, traggono vantaggio dalle configurazioni basate solo su CPU. Le NPU e i set di istruzioni specializzati ne consentono inoltre l'implementazione in ambienti con vincoli.
Requisiti di privacy e offline
L'esecuzione interamente locale sulla CPU garantisce che i dati sensibili non lascino mai il dispositivo, aspetto fondamentale per le applicazioni in ambito sanitario, della difesa o in qualsiasi contesto che richieda una rigorosa governance dei dati.
Come impostare e ottimizzare la diffusione stabile per l'inferenza della CPU?
Configurazione dell'ambiente con Diffusori e PyTorch
Installa PyTorch con supporto CPU:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Installa i diffusori Hugging Face:
pip install diffusers transformers accelerate
Conversione dei modelli con OpenVINO
Esportare il modello in 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")
Ottimizza con OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Sfruttando la precisione mista e la quantizzazione
- Utilizzare FP16 dove supportato; sulle CPU più vecchie, ricorrere a BF16 o INT8.
- Strumenti come ONNX Runtime e OpenVINO includono toolkit di quantizzazione per ridurre al minimo la perdita di accuratezza.
Ottimizzazione dei thread e della memoria
- Affinità del filo del perno con i core fisici.
- Aumentare
intra_op_parallelism_threadse alinter_op_parallelism_threadsin PyTorchtorch.set_num_threads()per abbinare il numero di core della CPU. - Monitorare l'utilizzo della memoria per evitare lo swapping, che può compromettere gravemente le prestazioni.
Iniziamo
CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.
Gli sviluppatori possono accedere API di diffusione stabile (API di diffusione stabile 3.5 Large ecc) attraverso CometaAPI.
Maggiori informazioni su API Stable-Diffusion XL 1.0 e al API di diffusione stabile 3.5 Large ecc. Per ulteriori informazioni sul modello in Comet API, vedere Documento API.Prezzo in CometAPI:
- stabilità-ai/diffusione-stabile-3.5-large: $ 0.208 per ogni chiamata API creata.
- stabilità-ai/diffusione-stabile-3.5-media: $0.112 per chiamata.
- stabilità-ai/diffusione-stabile-3.5-turbo-grande: $0.128 per ogni chiamata API creata.
- stabilità-ai/diffusione-stabile-3: $0.112 per chiamata
- stabilità-ai/diffusione-stabile: $0.016 per chiamata
Questa struttura tariffaria consente agli sviluppatori di scalare i propri progetti in modo efficiente senza spendere troppo.
Conclusione
Eseguire Stable Diffusion senza GPU era un tempo un esercizio teorico; oggi è una realtà pratica per molti utenti. I progressi in toolkit come OpenVINO 2025.2 di Intel, il backend Inductor di PyTorch, le APU AMD basate su IA e progetti comunitari come FastSD CPU e stable-diffusion.cpp hanno democratizzato l'accesso all'IA generativa. Sebbene permangano compromessi tra prestazioni e precisione, l'inferenza basata esclusivamente sulla CPU apre nuove possibilità in cui costi, accessibilità e privacy sono fondamentali. Comprendendo l'hardware, i toolkit software e le strategie di ottimizzazione disponibili, è possibile personalizzare un'implementazione di Stable Diffusion basata esclusivamente sulla CPU che soddisfi le proprie esigenze specifiche, portando la potenza della sintesi di immagini basata sull'IA praticamente su qualsiasi dispositivo.