Stable Diffusionは生成AI分野に革命をもたらし、幅広いユーザーが高品質なテキスト画像合成を利用できるようになりました。従来、Stable Diffusionをローカルで実行するには、モデルの膨大な計算負荷のため、専用のグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）が必要でした。しかし、近年のソフトウェア・ツールキット、ハードウェア・アーキテクチャ、そしてコミュニティ主導の最適化の進歩により、このパラダイムは変化し始めています。この記事では、専用のGPUなしでStable Diffusionを実行できるかどうか、そしてどのように実行できるかを検証し、最新のニュースと研究結果を統合して、包括的で専門的なガイドを提供します。
安定拡散とは何ですか? また、通常 GPU が必要なのはなぜですか?
安定拡散アーキテクチャの概要
安定拡散は2022年に導入された潜在拡散モデルであり、テキストプロンプトから高忠実度の画像を生成できます。このモデルは、テキストエンコーダ（多くの場合CLIPベース）の指示に基づき、UNetベースのニューラルネットワークを用いて潜在表現内のノイズを反復的に除去することで動作します。このプロセスには数千段階のノイズ除去ステップが含まれており、各ステップでは大規模な行列乗算と高次元テンソル間の畳み込みが必要となります。
機械学習推論におけるGPUの役割
GPUは、行列演算とベクトル演算に最適化された数千個のコアを搭載し、並列処理に優れています。このアーキテクチャは、拡散ベースモデルの中心となるテンソル計算を劇的に高速化します。GPUがない場合、CPUによる推論は桁違いに遅くなり、リアルタイムまたはインタラクティブな使用が不可能になることがよくあります。例として、Stable Diffusionの初期のCPUのみの実装では、ノイズ除去ステップごとに30秒以上かかることがありましたが、最新のGPUではXNUMX秒未満でした。
GPU なしで Stable Diffusion を実行できますか?
従来のCPUのみのアプローチ
このモデルが開発された当初、コミュニティのメンバーはPyTorchのデフォルトの「diffusers」ライブラリを用いてCPU上でStable Diffusionを実行しようと試みました。機能的には可能でしたが、このアプローチはレイテンシが非常に大きく、ハイエンドのマルチコアCPUでは512×512の画像をXNUMX枚生成するのに数分かかることもあり、ほとんどのユーザーにとって実用的ではありませんでした。
最近のツールキットの機能強化
OpenVINO 2025.2 の安定拡散サポート
インテルのOpenVINO AIツールキットは2025.2年2025月にバージョン3.5をリリースし、CPUと統合NPUの両方で、Stable Diffusion XNUMX Large TurboやSD-XL Inpaintingを含む複数の生成AIモデルのサポートを追加しました。このアップデートにより、インテルアーキテクチャ向けにカスタマイズされた量子化とグラフ最適化により、最適化された推論が可能になります。
PyTorch Inductor CPP バックエンドの改善
PyTorch開発コミュニティは、CPU推論性能の強化に積極的に取り組んでいます。Inductor CPPバックエンドは現在、安定拡散を含む主要モデルのIntel CPU上での最先端（SOTA）実行を目標としています。ベンチマークでは、GEMMの性能が競争力を示し、メモリ使用率も向上しており、GPUベースの推論との差が縮まっています。
専用のCPUアクセラレーションプロジェクト
オープンソースプロジェクトであるFastSD CPUは、潜在的整合性モデルと敵対的拡散蒸留を用いて安定拡散推論を再実装します。サンプリングプロセスをより少ない効率的なステップに凝縮することで、マルチコアCPU向けに大幅な高速化を実現します。
CPU のみの安定した拡散をサポートするハードウェアとソフトウェアは何ですか?
Intel OpenVINOとオンダイNPU
OpenVINO™は、ベクトル命令（例：AVX-512）とグラフ最適化を活用し、PyTorchまたはONNXからCPU推論に最適な形式へのモデル変換を効率化します。さらに、Intelの最新のモバイルおよびデスクトップSoCは、テンソルワークロードをオフロードできるニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）を統合しており、互換性のあるハードウェア上でのパフォーマンスをさらに向上させます。
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMDのRyzen AI Max+395（コードネーム：Strix Halo）は、高性能CPUコアと専用NPU、そして大容量の統合メモリを融合しています。このAPUは生成AIアプリケーションをターゲットとしており、個別のGPUなしでローカル安定拡散推論においてクラス最高のパフォーマンスを発揮すると謳っています。
コミュニティ主導のプロジェクト: stable-diffusion.cpp とハイブリッド推論
CPU向けに設計された軽量C++実装であるstable-diffusion.cppは、Winogradベースの2D畳み込み最適化などの学術的な機能強化が施されており、Apple M4.8 Proデバイスで最大1倍の高速化を実現しています。このようなクロスプラットフォームで依存性の少ないツールにより、CPUのみでの展開がより実現可能になります（arxiv.org) コストとパフォーマンスのバランスの取れた CPU と小規模 GPU または NPU リソースを組み合わせたハイブリッド戦略も普及しつつあります。
OEMおよびマザーボードユーティリティのサポート
ASRock AI QuickSet v1.0.3i などの OEM ユーティリティでは、OpenVINO 最適化による Stable Diffusion WebUI のワンクリック インストールが可能になり、深い技術的専門知識を持たないユーザーでも Intel ベースのマザーボードでのセットアップが簡素化されます。
GPU なしで実行した場合のパフォーマンスのトレードオフは何ですか?
速度とスループットの比較
最適化されたツールキットを使用しても、CPU推論はGPUよりも遅いままです。例えば、2025.2コアのIntel XeonでOpenVINO 16を使用すると、0.5分あたり1～5枚の画像が生成されますが、RTX 10では4090分あたりXNUMX～XNUMX枚の画像が生成されます。FastSD CPUと専用のNPUを使用すればこの差はいくらか縮まりますが、リアルタイムのインタラクティブな生成には依然として至っていません。
品質と精度の考慮
CPU最適化パイプラインは、メモリ帯域幅を削減するために量子化（FP16、INT8など）に依存することが多く、これによりフル精度のGPU実行と比較して軽微なアーティファクトが発生する可能性があります。OpenVINOのXeon CPUにおけるFP16精度は、特定のトークン演算において最大10%のレイテンシ低下を示しており、継続的なチューニングが必要であることを示しています。
コストとアクセシビリティの考慮
GPUは、特にハイエンドモデルでは初期費用が高額になる場合がありますが、最新のCPUはほとんどのデスクトップやノートパソコンに標準搭載されています。既存のCPUハードウェアを活用することで、クラウドGPUサービスを利用できない、あるいは利用したくない趣味家、教育関係者、プライバシーを重視するユーザーにとって、ハードルが低くなります。
CPU のみの推論はどのような場合に適切でしょうか?
試作と実験
初期の実験や少量の生成タスクでは、特に追加のハードウェア コストをかけずに迅速なエンジニアリングやモデルの変更を検討する場合、CPU 推論の低速を許容できます。
低コストまたはエッジ展開
産業用PC、組み込みシステム、モバイルワークステーションなど、個別のGPUを搭載していないエッジデバイスは、CPUのみのセットアップのメリットを享受できます。NPUと特殊な命令セットにより、制約のある環境への導入もさらに容易になります。
プライバシーとオフライン要件
CPU 上で完全にローカルに実行されるため、機密データがデバイスから外に出ることはありません。これは、医療、防衛、または厳格なデータ ガバナンスを必要とするあらゆるコンテキストでのアプリケーションにとって重要です。
CPU 推論用に Stable Diffusion を設定して最適化する方法は?
DiffusersとPyTorchを使った環境設定
CPU サポート付きの PyTorch をインストールします。
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
ハグフェイスディフューザーを取り付ける:
pip install diffusers transformers accelerate
OpenVINOを使用したモデルの変換
モデルを ONNX にエクスポートします。
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")
OpenVINOで最適化:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
混合精度と量子化を活用する
- サポートされている場合は FP16 を使用し、古い CPU では BF16 または INT8 にフォールバックします。
- ONNX Runtime や OpenVINO などのツールには、精度の低下を最小限に抑えるための量子化ツールキットが含まれています。
スレッドとメモリの最適化
- スレッドの親和性を物理コアにピン留めします。
- 増加
intra_op_parallelism_threadsおよびinter_op_parallelism_threadsPyTorchのtorch.set_num_threads()CPUのコア数に合わせます。 - パフォーマンスが著しく低下する可能性があるスワッピングを回避するために、メモリ使用量を監視します。
スタートガイド
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる 安定した拡散 API (安定拡散3.5ラージAPI など）を通じて コメットAPI.
詳細 安定拡散XL 1.0 API および 安定拡散3.5ラージAPI Comet APIのモデル情報の詳細については、以下を参照してください。 APIドキュメントCometAPI の .Price:
- 安定性-ai/安定した拡散-3.5-large: API 呼び出しの作成ごとに 0.208 ドル。
- 安定性-ai/安定した拡散-3.5-中: 0.112回の通話につきXNUMXドル。
- 安定性AI/安定拡散3.5ラージターボ: API 呼び出しの作成ごとに 0.128 ドル。
- 安定性-ai/安定拡散-3: 0.112回の通話につきXNUMXドル
- 安定性AI/安定拡散: 0.016回の通話につきXNUMXドル
この価格体系により、開発者は過剰な出費をすることなくプロジェクトを効率的に拡張できます。
結論
GPUなしでStable Diffusionを実行することは、かつては理論上の演習でしたが、今日では多くのユーザーにとって現実的なものとなっています。IntelのOpenVINO 2025.2、PyTorchのInductorバックエンド、AMDのAI対応APUなどのツールキットの進歩、そしてFastSD CPUやstable-diffusion.cppなどのコミュニティプロジェクトにより、生成AIへのアクセスが総合的に民主化されました。パフォーマンスと精度のトレードオフは残りますが、CPUのみの推論は、コスト、アクセシビリティ、プライバシーが最優先される分野で新たな可能性を切り開きます。利用可能なハードウェア、ソフトウェアツールキット、最適化戦略を理解することで、CPUのみのStable Diffusionデプロイメントを特定のニーズに合わせてカスタマイズし、AI駆動型画像合成のパワーをほぼすべてのデバイスにもたらすことができます。