Тұрақты диффузия генеративті AI саласында төңкеріс жасады, бұл жоғары сапалы мәтіннен кескінге синтезді қолданушылардың кең ауқымы үшін қолжетімді етеді. Дәстүрлі түрде, тұрақты диффузияны жергілікті түрде іске қосу модельдің үлкен есептеу талаптарының арқасында дискретті графикалық өңдеу блогын (GPU) қажет етеді. Дегенмен, бағдарламалық құралдар жинағы, аппараттық архитектура және қауымдастық негізіндегі оңтайландырулардағы соңғы әзірлемелер бұл парадигманы өзгерте бастады. Бұл мақалада толық, кәсіби нұсқаулықты қамтамасыз ету үшін соңғы жаңалықтар мен зерттеулерді синтездей отырып, тұрақты диффузияны арнайы графикалық процессорсыз іске қосуға және қалай іске қосуға болатынын зерттейді.
Тұрақты диффузия дегеніміз не және ол не үшін әдетте графикалық процессорды қажет етеді?
Тұрақты диффузия архитектурасына шолу
Тұрақты диффузия — 2022 жылы енгізілген, мәтіндік сұраулардан жоғары дәлдіктегі кескіндерді жасауға қабілетті жасырын диффузия үлгісі. Ол мәтіндік кодтаушы (көбінесе CLIP негізінде) басшылыққа алатын UNet негізіндегі нейрондық желіні пайдаланып жасырын көріністегі шуды итеративті түрде нақтылау арқылы жұмыс істейді. Процесс мыңдаған тазарту қадамдарын қамтиды, олардың әрқайсысы үлкен матрицаны көбейту мен жоғары өлшемді тензорлар арқылы конвульсияларды қажет етеді.
Машиналық оқыту қорытындысында GPU рөлі
GPU матрицалық және векторлық операциялар үшін оңтайландырылған мыңдаған ядроларды қамтитын параллельді өңдеуде жақсы. Бұл архитектура диффузияға негізделген модельдер үшін орталық тензорлық есептеулерді күрт жеделдетеді. GPU болмаса, процессорға қатысты қорытындылар баяуырақ болуы мүмкін, бұл көбінесе нақты уақытта немесе интерактивті пайдалануды практикалық емес етеді. Көрсеткіш көрсеткіш ретінде, тұрақты диффузияның тек процессорға арналған ерте іске асырылуы заманауи графикалық процессорлардағы екі секундтан аз уақытпен салыстырғанда, бір өшіру қадамына 30 секундтан астам уақыт алуы мүмкін.
Тұрақты диффузияны графикалық процессорсыз іске қоса аламын ба?
Тек процессорға арналған дәстүрлі тәсілдер
Модельдің алғашқы күндерінде қауымдастық мүшелері әдепкі PyTorch «диффузорлар» кітапханасын пайдаланып процессорларда Тұрақты диффузияны іске қосуға әрекет жасады. Функционалды түрде мүмкін болғанымен, бұл тәсіл өте кешіктірілді: жалғыз 512×512 кескінді жасау жоғары деңгейлі көп ядролы процессорда бірнеше минутқа созылуы мүмкін, бұл оны көптеген пайдаланушылар үшін мүмкін емес етеді.
Құралдар жинағының соңғы жақсартулары
OpenVINO 2025.2 тұрақты диффузияны қолдау
Intel компаниясының OpenVINO AI құралдар жинағы 2025.2 нұсқасын 2025 жылдың маусымында шығарды, ол бірнеше генеративті AI үлгілеріне, соның ішінде Stable Diffusion 3.5 Large Turbo және SD‑XL Inpainting-ге CPU және біріктірілген NPU құрылғыларында қолдауды қосады. Бұл жаңарту Intel архитектуралары үшін бейімделген кванттау және графикті оңтайландыру арқылы оңтайландырылған қорытынды жасауға мүмкіндік береді.
PyTorch Inductor CPP серверінің жақсартулары
PyTorch әзірлеуші қауымдастығы процессорлық қорытындылар өнімділігін белсенді түрде арттыруда. Inductor CPP сервері енді Intel процессорларында тұрақты диффузияны қоса алғанда, негізгі үлгілердің заманауи (SOTA) орындалуына бағытталған. Көрсеткіштер бәсекеге қабілетті GEMM өнімділігін және жадты пайдаланудың жақсарғанын көрсетеді, бұл GPU негізіндегі қорытындыға дейін алшақтықты азайтады.
Арнайы процессорды жеделдету жобалары
FastSD процессоры, ашық бастапқы жоба, жасырын консистенциясы үлгілері мен қарсылас диффузиялық дистилляцияны пайдалана отырып, тұрақты диффузия қорытындысын қайта іске асырады. Ол көп ядролы процессорларға бейімделген іріктеу процесін азырақ, тиімдірек қадамдарға бөлу арқылы айтарлықтай жылдамдықтарға қол жеткізеді.
Қандай аппараттық және бағдарламалық құрал тек процессорға арналған тұрақты диффузияны қолдайды?
Intel OpenVINO және жұмыс істейтін NPU
OpenVINO™ векторлық нұсқауларды (мысалы, AVX‑512) және графикті оңтайландыруды қолдана отырып, PyTorch немесе ONNX үлгілерін процессорды шығару үшін оңтайландырылған пішімге түрлендіруді жеңілдетеді. Сонымен қатар, Intel компаниясының соңғы мобильді және жұмыс үстелі SoC құрылғылары тензорлық жұмыс жүктемелерін түсіруге қабілетті нейрондық өңдеу блоктарын (NPU) біріктіріп, үйлесімді аппараттық құралдың өнімділігін одан әрі арттырады.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMD Ryzen AI Max+395 — код атауы Strix Halo — жоғары өнімді CPU ядроларын арнайы NPU және үлкен біртұтас жадпен біріктіреді. Бұл APU дискретті графикалық процессорларсыз жергілікті тұрақты диффузия қорытындысы үшін өз класындағы ең жақсы өнімділікті талап ететін генеративті AI қолданбаларына бағытталған.
Қоғамдастыққа негізделген жобалар: тұрақты diffusion.cpp және гибридті қорытынды
Орталық процессорға арналған жеңіл C++ енгізуі, stable‑diffusion.cpp, Apple M2 Pro құрылғыларында 4.8× жылдамдықты арттыруға мүмкіндік беретін Winograd негізіндегі 1D конволюциясын оңтайландыру сияқты академиялық жақсартуларды көрді. Мұндай кросс-платформалық, ең аз тәуелділік құралдары тек процессорды орналастыруды мүмкін етеді (arxiv.org). Орталық процессор мен шағын көлемді GPU немесе NPU ресурстарын біріктіретін гибридті стратегиялар да теңгерімді құны мен өнімділігі үшін тартымды болуда.
OEM және аналық плата утилитасын қолдау
ASRock AI QuickSet v1.0.3i сияқты OEM утилиталары енді OpenVINO оңтайландырулары бар тұрақты диффузиялық WebUI бір рет басу арқылы орнатуды қамтамасыз етеді, терең техникалық тәжірибесі жоқ пайдаланушылар үшін Intel негізіндегі аналық платаларда орнатуды жеңілдетеді.
GPU-сыз жұмыс істеудің өнімділігі қандай?
Жылдамдық пен өткізу қабілеттілігін салыстыру
Оңтайландырылған құралдар жинағы болса да, процессордың қорытындысы GPU-ға қарағанда баяу болып қалады. Мысалы, OpenVINO 2025.2 нұсқасын 16 ядролы Intel Xeon құрылғысында пайдалану RTX 0.5 құрылғысындағы минутына 1–5 кескінмен салыстырғанда минутына 10–4090 кескін беруі мүмкін. FastSD процессоры мен арнайы NPU бұл алшақтықты біршама қысқартуы мүмкін, бірақ нақты уақыттағы интерактивті генерация әлі қолжетімсіз.
Сапа мен дәлдік туралы ойлар
CPU оңтайландырылған конвейерлер жад өткізу қабілеттілігін азайту үшін жиі кванттауды (мысалы, FP16, INT8) пайдаланады, бұл толық дәлдіктегі GPU жұмысымен салыстырғанда шамалы артефакттарды енгізуі мүмкін. Xeon процессорларындағы OpenVINO-ның FP16 дәлдігі белгілі бір таңбалауыш операцияларында кідірістің 10%-ға дейін төмендеуін көрсетті, бұл үздіксіз баптау қажет екенін көрсетеді.
Құны және қол жетімділік мәселелері
Графиктік процессорлар айтарлықтай бастапқы шығындарды көтере алады, әсіресе жоғары деңгейлерде - заманауи процессорлар көптеген жұмыс үстелдері мен ноутбуктерде стандартты болып келеді. Қолданыстағы процессорлық жабдықты пайдалану әуесқойлар, оқытушылар және бұлтты GPU қызметтерін пайдаланбайтын немесе пайдаланбауды қалайтын құпиялылықты сезінетін пайдаланушылар үшін кедергілерді азайтады.
Тек CPU туралы қорытынды қашан орынды болады?
Прототиптеу және тәжірибе жасау
Ерте эксперимент немесе аз көлемді генерациялау тапсырмалары, әсіресе қосымша жабдық шығындарынсыз жылдам инженерлік немесе модельдік модификацияларды зерттегенде, процессорлық қорытындының баяу жылдамдығына төзе алады.
Төмен құны немесе шеткі қолдану
Өнеркәсіптік компьютерлер, ендірілген жүйелер және мобильді жұмыс станциялары сияқты дискретті графикалық процессорлары жоқ шеткі құрылғылар тек процессорды орнатудың пайдасын көреді. NPU және мамандандырылған нұсқаулар жиындары одан әрі шектеулі орталарда орналастыруға мүмкіндік береді.
Құпиялылық және желіден тыс талаптар
Толығымен жергілікті процессорда жұмыс істеу денсаулық сақтау, қорғаныс немесе деректерді қатаң басқаруды қажет ететін кез келген контексттегі қолданбалар үшін өте маңызды құпия деректердің құрылғыдан ешқашан кетпеуін қамтамасыз етеді.
Орталық процессордың қорытындысы үшін тұрақты диффузияны қалай орнатуға және оңтайландыруға болады?
Диффузорлармен және PyTorch көмегімен ортаны орнату
CPU қолдауымен PyTorch орнатыңыз:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Құшақтайтын бет диффузорларын орнату:
pip install diffusers transformers accelerate
OpenVINO көмегімен үлгілерді түрлендіру
Үлгіні ONNX жүйесіне экспорттау:
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 көмегімен оңтайландыру:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Аралас дәлдік пен кванттауды пайдалану
- Қолдау көрсетілетін жерде FP16 пайдаланыңыз; ескі процессорларда BF16 немесе INT8 режиміне қайта оралыңыз.
- ONNX Runtime және OpenVINO сияқты құралдар дәлдіктің жоғалуын азайту үшін кванттау құралдар жинақтарын қамтиды.
Жіпті және жадты оңтайландыру
- Физикалық өзектерге жіп сәйкестігін бекітіңіз.
- Арттыру
intra_op_parallelism_threadsжәнеinter_op_parallelism_threadsPyTorch-теtorch.set_num_threads()процессордың негізгі санына сәйкес келу үшін. - Ауыстырмау үшін жадты пайдалануды бақылаңыз, бұл өнімділікті айтарлықтай төмендетеді.
Басталу
CometAPI – OpenAI GPT сериялары, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno және т.б. сияқты жетекші провайдерлердің 500-ден астам AI үлгілерін бір, әзірлеушілерге ыңғайлы интерфейске біріктіретін бірыңғай API платформасы. Тұрақты аутентификацияны, сұрауды пішімдеуді және жауаптарды өңдеуді ұсына отырып, CometAPI қолданбаларыңызға AI мүмкіндіктерін біріктіруді айтарлықтай жеңілдетеді. Чат-боттарды, кескін генераторларын, музыкалық композиторларды немесе деректерге негізделген аналитикалық құбырларды құрастырып жатсаңыз да, CometAPI сізге AI экожүйесіндегі соңғы жетістіктерге қол жеткізе отырып, жылдамырақ қайталауға, шығындарды басқаруға және жеткізуші-агностикалық күйде қалуға мүмкіндік береді.
Әзірлеушілер қол жеткізе алады Тұрақты диффузиялық API (Тұрақты диффузия 3.5 Үлкен API т.б.) арқылы CometAPI.
Туралы толығырақ Stable-Diffusion XL 1.0 API және Тұрақты диффузия 3.5 Үлкен API және т.б., Comet API ішіндегі үлгі туралы қосымша ақпаратты қараңыз API құжаты.CometAPI бағасы:
- тұрақтылық-ai/тұрақты-диффузия-3.5-үлкен: API шақыруын жасау үшін $0.208. .
- тұрақтылық-ai/тұрақты-диффузия-3.5-орта: бір қоңырау үшін $0.112.
- тұрақтылық-ai/тұрақты-диффузия-3.5-үлкен-турбо: API шақыруын жасау үшін $0.128.
- тұрақтылық-ai/тұрақты-диффузия-3: бір қоңырау үшін $0.112
- тұрақтылық-ai/тұрақты-диффузия: бір қоңырау үшін $0.016
Бұл баға құрылымы әзірлеушілерге өз жобаларын артық шығынсыз тиімді масштабтауға мүмкіндік береді.
қорытынды
GPUсыз тұрақты диффузияны іске қосу бір кездері теориялық жаттығу болды; бүгінде бұл көптеген пайдаланушылар үшін практикалық шындық. Intel OpenVINO 2025.2, PyTorch Inductor сервері, AMD-тің AI мүмкіндіктері бар APU құрылғылары және FastSD CPU және stable‑diffusion.cpp сияқты қауымдастық жобалары сияқты құралдар жинақтарындағы жетістіктер генеративті AI-ға қол жеткізуді бірге демократияландырды. Өнімділік пен дәлдік сәйкестіктері сақталғанымен, тек процессордан жасалған қорытынды баға, қол жетімділік және құпиялылық маңызды болып табылатын жаңа мүмкіндіктерді ашады. Қолжетімді аппараттық құралдарды, бағдарламалық құралдар жинақтарын және оңтайландыру стратегияларын түсіну арқылы сіз нақты қажеттіліктеріңізге сәйкес келетін тек CPU-ға арналған Тұрақты диффузияны орналастыруды бейімдей аласыз — AI басқаратын кескін синтезінің күшін іс жүзінде кез келген құрылғыға жеткізе аласыз.