Stable Diffusion은 생성 AI 분야에 혁명을 일으켜 다양한 사용자가 고품질 텍스트-이미지 합성을 이용할 수 있도록 했습니다. 기존에는 모델의 높은 연산 요구량 때문에 로컬에서 Stable Diffusion을 실행하려면 별도의 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요했습니다. 그러나 최근 소프트웨어 툴킷, 하드웨어 아키텍처, 그리고 커뮤니티 기반 최적화의 발전으로 이러한 패러다임이 변화하기 시작했습니다. 이 글에서는 전용 GPU 없이도 Stable Diffusion을 실행할 수 있는지, 그리고 어떻게 실행할 수 있는지 살펴보고, 최신 뉴스와 연구 결과를 종합하여 포괄적이고 전문적인 가이드를 제공합니다.
안정적 확산이란 무엇이고, 왜 보통 GPU가 필요한가요?
안정적 확산 아키텍처 개요
안정 확산(Stable Diffusion)은 2022년에 도입된 잠재 확산 모델로, 텍스트 프롬프트로부터 고충실도 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 텍스트 인코더(종종 CLIP 기반)의 안내를 받는 UNet 기반 신경망을 사용하여 잠재 표현의 노이즈를 반복적으로 정제하는 방식으로 작동합니다. 이 프로세스는 수천 개의 노이즈 제거 단계를 포함하며, 각 단계는 고차원 텐서에 대한 대규모 행렬 곱셈과 합성곱 연산을 필요로 합니다.
머신 러닝 추론에서 GPU의 역할
GPU는 병렬 처리에 탁월하며, 행렬 및 벡터 연산에 최적화된 수천 개의 코어를 갖추고 있습니다. 이 아키텍처는 확산 기반 모델의 핵심인 텐서 연산을 획기적으로 가속화합니다. GPU가 없으면 CPU에서의 추론 속도가 엄청나게 느려져 실시간 또는 대화형 사용이 비현실적인 경우가 많습니다. 예시로, 초기 CPU 전용 안정 확산(Stable Diffusion) 구현은 노이즈 제거 단계당 30초 이상 걸렸지만, 최신 GPU에서는 XNUMX초 미만이 소요되었습니다.
GPU 없이도 Stable Diffusion을 실행할 수 있나요?
기존 CPU 전용 접근 방식
모델 초창기에는 커뮤니티 구성원들이 기본 PyTorch "diffusers" 라이브러리를 사용하여 CPU에서 Stable Diffusion을 실행하려고 시도했습니다. 기능적으로는 가능했지만, 이 방식은 극심한 지연 시간을 초래했습니다. 고성능 멀티코어 CPU에서 단일 512x512 이미지를 생성하는 데 몇 분이 걸릴 수 있었기 때문에 대부분의 사용자에게는 실용적이지 않았습니다.
최근 툴킷 개선 사항
OpenVINO 2025.2는 안정적인 확산을 지원합니다.
인텔의 OpenVINO AI 툴킷은 2025.2년 2025월에 3.5 버전을 출시하여 CPU와 내장 NPU 모두에서 Stable Diffusion XNUMX Large Turbo 및 SD‑XL Inpainting을 포함한 여러 생성 AI 모델을 지원합니다. 이 업데이트는 인텔 아키텍처에 맞춰 양자화 및 그래프 최적화를 통해 최적화된 추론을 가능하게 합니다.
PyTorch Inductor CPP 백엔드 개선
PyTorch 개발 커뮤니티는 CPU 추론 성능을 적극적으로 향상시켜 왔습니다. Inductor CPP 백엔드는 이제 Intel CPU에서 Stable Diffusion을 포함한 주요 모델의 최첨단(SOTA) 실행을 목표로 합니다. 벤치마크 결과는 경쟁력 있는 GEMM 성능과 향상된 메모리 사용률을 나타내며, GPU 기반 추론과의 격차를 줄였습니다.
전담 CPU 가속 프로젝트
오픈소스 프로젝트인 FastSD CPU는 잠재 일관성 모델과 적대적 확산 증류법을 사용하여 안정 확산 추론을 재구현합니다. 샘플링 프로세스를 더 적고 효율적인 단계로 분리하여 멀티코어 CPU에 맞게 설계함으로써 상당한 속도 향상을 달성합니다.
CPU 전용 Stable Diffusion을 지원하는 하드웨어와 소프트웨어는 무엇입니까?
Intel OpenVINO 및 온다이 NPU
OpenVINO™는 PyTorch 또는 ONNX에서 CPU 추론에 최적화된 형식으로 모델 변환을 간소화하며, 벡터 명령어(예: AVX‑512)와 그래프 최적화를 활용합니다. 또한, 인텔의 최신 모바일 및 데스크톱 SoC는 텐서 워크로드를 오프로드할 수 있는 신경망 처리 장치(NPU)를 통합하여 호환 하드웨어의 성능을 더욱 향상시킵니다.
AMD 라이젠 AI 맥스+395 APU
AMD의 Ryzen AI Max+395(코드명 Strix Halo)는 고성능 CPU 코어와 전용 NPU, 그리고 대용량 통합 메모리를 결합했습니다. 이 APU는 생성적 AI 애플리케이션을 목표로 하며, 별도의 GPU 없이도 로컬 Stable Diffusion 추론에서 동급 최고의 성능을 발휘합니다.
커뮤니티 중심 프로젝트: stable‑diffusion.cpp 및 하이브리드 추론
CPU용으로 설계된 경량 C++ 구현체인 stable‑diffusion.cpp는 Winograd 기반 2D 컨볼루션 최적화와 같은 학술적 개선을 거쳐 Apple M4.8 Pro 기기에서 최대 1배의 속도 향상을 달성했습니다. 이러한 크로스 플랫폼, 최소 종속성 도구는 CPU 전용 배포를 더욱 실현 가능하게 합니다(arxiv.org). CPU와 소규모 GPU 또는 NPU 리소스를 결합하는 하이브리드 전략도 비용과 성능의 균형을 위해 인기를 얻고 있습니다.
OEM 및 마더보드 유틸리티 지원
ASRock AI QuickSet v1.0.3i와 같은 OEM 유틸리티는 이제 OpenVINO 최적화된 Stable Diffusion WebUI를 한 번의 클릭으로 설치할 수 있는 기능을 제공하여 깊은 기술 전문 지식이 없는 사용자도 Intel 기반 마더보드에서 설정을 간소화할 수 있습니다.
GPU 없이 실행하면 성능에 어떤 단점이 있습니까?
속도 및 처리량 비교
최적화된 툴킷을 사용하더라도 CPU 추론은 GPU보다 여전히 느립니다. 예를 들어, 2025.2코어 Intel Xeon에서 OpenVINO 16를 사용하면 분당 0.51개의 이미지를 생성할 수 있는 반면, RTX 5에서는 분당 104090개의 이미지를 생성할 수 있습니다. FastSD CPU와 특수 NPU를 사용하면 이 격차를 어느 정도 줄일 수 있지만, 실시간 대화형 생성은 아직 어렵습니다.
품질 및 정밀도 고려 사항
CPU에 최적화된 파이프라인은 메모리 대역폭을 줄이기 위해 양자화(예: FP16, INT8)에 의존하는 경우가 많은데, 이는 전체 정밀도 GPU 실행에 비해 사소한 아티팩트를 유발할 수 있습니다. Xeon CPU에서 OpenVINO의 FP16 정밀도는 특정 토큰 작업에서 최대 10%의 지연 시간 저하를 보였으며, 이는 지속적인 튜닝이 필요함을 시사합니다.
비용 및 접근성 고려 사항
GPU는 특히 고성능 GPU일 경우 상당한 초기 비용이 발생할 수 있지만, 최신 CPU는 대부분의 데스크톱과 노트북에 기본으로 제공됩니다. 기존 CPU 하드웨어를 활용하면 클라우드 GPU 서비스를 사용할 수 없거나 사용하지 않으려는 취미 사용자, 교육자, 그리고 개인정보 보호에 민감한 사용자의 어려움을 덜어줍니다.
CPU 전용 추론이 적절한 경우는 언제인가요?
프로토타입 제작 및 실험
초기 실험이나 소량 생성 작업에서는 CPU 추론 속도가 느려도 괜찮습니다. 특히 추가 하드웨어 비용을 들이지 않고 신속한 엔지니어링이나 모델 수정을 모색하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
저비용 또는 엣지 배포
산업용 PC, 임베디드 시스템, 모바일 워크스테이션 등 개별 GPU가 없는 엣지 기기는 CPU 전용 설정의 이점을 누릴 수 있습니다. NPU와 특수 명령어 세트는 제약이 있는 환경에서의 배포를 더욱 용이하게 합니다.
개인정보 보호 및 오프라인 요구 사항
CPU에서 전적으로 로컬로 실행되므로 민감한 데이터가 장치를 벗어나지 않습니다. 이는 의료, 방위 또는 엄격한 데이터 거버넌스가 필요한 모든 맥락의 애플리케이션에 필수적입니다.
CPU 추론을 위해 Stable Diffusion을 설정하고 최적화하는 방법은 무엇입니까?
Diffusers와 PyTorch를 사용한 환경 설정
CPU 지원을 통해 PyTorch를 설치하세요:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
허깅 페이스 디퓨저 설치:
pip install diffusers transformers accelerate
OpenVINO를 사용하여 모델 변환
모델을 ONNX로 내보내기:
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")
OpenVINO로 최적화:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
혼합된 정밀도와 양자화 활용
- 지원되는 경우 FP16을 사용하고, 오래된 CPU에서는 BF16 또는 INT8을 사용합니다.
- ONNX Runtime 및 OpenVINO와 같은 도구에는 정확도 손실을 최소화하기 위한 양자화 툴킷이 포함되어 있습니다.
스레딩 및 메모리 최적화
- 물리적 코어에 대한 핀 스레드 친화성.
- 증가
intra_op_parallelism_threads및inter_op_parallelism_threadsPyTorch의torch.set_num_threads()CPU의 코어 수와 일치하도록. - 스와핑을 방지하기 위해 메모리 사용량을 모니터링하세요.스와핑은 성능을 심각하게 저하시킬 수 있습니다.
시작 가이드
CometAPI는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Midjourney, Suno 등 주요 공급업체의 500개 이상의 AI 모델을 단일 개발자 친화적인 인터페이스로 통합하는 통합 API 플랫폼입니다. CometAPI는 일관된 인증, 요청 형식 지정 및 응답 처리를 제공하여 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 과정을 획기적으로 간소화합니다. 챗봇, 이미지 생성기, 음악 작곡가 또는 데이터 기반 분석 파이프라인 등 어떤 제품을 구축하든 CometAPI를 사용하면 AI 생태계 전반의 최신 혁신 기술을 활용하면서 반복 작업을 더 빠르게 수행하고 비용을 관리하며 공급업체에 구애받지 않을 수 있습니다.
개발자는 액세스할 수 있습니다 안정적인 확산 API (안정적인 확산 3.5 대형 API 등)을 통해 코멧API.
에 대한 자세한 내용 안정 확산 XL 1.0 API 및 안정적인 확산 3.5 대형 API 등, Comet API의 더 많은 모델 정보는 다음을 참조하세요. API doc.CometAPI의 가격:
- 안정성-AI/안정-확산-3.5-대형: API 호출당 $0.208.
- 안정성-ai/안정-확산-3.5-중간: 통화당 0.112달러.
- 안정성-AI/안정적-확산-3.5-대형 터보: API 호출당 $0.128.
- 안정성-ai/안정-확산-3: 통화당 $0.112
- 안정성-AI/안정-확산: 통화당 $0.016
이러한 가격 구조를 통해 개발자는 과도한 지출 없이 프로젝트를 효율적으로 확장할 수 있습니다.
결론
GPU 없이 Stable Diffusion을 실행하는 것은 한때 이론적인 작업이었지만, 오늘날에는 많은 사용자에게 실질적인 현실이 되었습니다. Intel의 OpenVINO 2025.2, PyTorch의 Inductor 백엔드, AMD의 AI 기반 APU와 같은 툴킷의 발전, 그리고 FastSD CPU 및 stable‑diffusion.cpp와 같은 커뮤니티 프로젝트는 생성적 AI에 대한 접근성을 대중화했습니다. 성능과 정밀도 간의 상충 관계는 여전히 남아 있지만, CPU 전용 추론은 비용, 접근성, 그리고 개인정보 보호가 무엇보다 중요한 새로운 가능성을 열어줍니다. 사용 가능한 하드웨어, 소프트웨어 툴킷 및 최적화 전략을 이해함으로써 특정 요구 사항을 충족하는 CPU 전용 Stable Diffusion 배포를 맞춤 설정하여 AI 기반 이미지 합성의 강력한 성능을 거의 모든 기기에 적용할 수 있습니다.