Stable Diffusion telah merevolusikan bidang AI generatif, menjadikan sintesis teks-ke-imej berkualiti tinggi boleh diakses oleh pelbagai pengguna. Secara tradisinya, menjalankan Stable Diffusion secara tempatan memerlukan unit pemprosesan grafik diskret (GPU) kerana permintaan pengiraan model yang berat. Walau bagaimanapun, perkembangan terkini dalam kit alat perisian, seni bina perkakasan dan pengoptimuman dipacu komuniti telah mula mengubah paradigma ini. Artikel ini meneroka sama ada—dan bagaimana—anda boleh menjalankan Stable Diffusion tanpa GPU khusus, mensintesis berita dan penyelidikan terkini untuk menyediakan panduan profesional yang komprehensif.
Apakah itu Stable Diffusion dan mengapa ia biasanya memerlukan GPU?
Gambaran keseluruhan seni bina Stable Diffusion
Resapan Stabil ialah model resapan terpendam yang diperkenalkan pada tahun 2022, yang mampu menghasilkan imej kesetiaan tinggi daripada gesaan teks. Ia beroperasi dengan menapis bunyi secara berulang dalam perwakilan terpendam menggunakan rangkaian saraf berasaskan UNet, dipandu oleh pengekod teks (selalunya berasaskan CLIP). Proses ini melibatkan beribu-ribu langkah denoising, setiap satu memerlukan pendaraban matriks yang besar dan konvolusi merentas tensor dimensi tinggi .
Peranan GPU dalam inferens pembelajaran mesin
GPU cemerlang dalam pemprosesan selari, menampilkan beribu-ribu teras yang dioptimumkan untuk operasi matriks dan vektor. Seni bina ini secara mendadak mempercepatkan pengiraan tensor pusat kepada model berasaskan resapan. Tanpa GPU, inferens pada CPU boleh menjadi susunan magnitud yang lebih perlahan, selalunya menjadikan penggunaan masa nyata atau interaktif tidak praktikal. Sebagai penanda aras ilustrasi, pelaksanaan Stable Diffusion awal CPU sahaja boleh mengambil masa lebih 30 saat setiap langkah denoising berbanding di bawah dua saat pada GPU moden.
Bolehkah saya menjalankan Stable Diffusion tanpa GPU?
Pendekatan tradisional CPU sahaja
Pada masa awal model, ahli komuniti cuba menjalankan Stable Diffusion pada CPU menggunakan pustaka "penyebar" PyTorch lalai. Walaupun secara fungsional mungkin, pendekatan ini mengalami kependaman yang melampau: menjana imej tunggal 512×512 boleh mengambil masa beberapa minit pada CPU berbilang teras tinggi, menjadikannya tidak praktikal untuk kebanyakan pengguna .
Penambahbaikan toolkit terkini
Sokongan OpenVINO 2025.2 untuk Stable Diffusion
Kit alat OpenVINO AI Intel mengeluarkan versi 2025.2 pada Jun 2025, menambah sokongan untuk beberapa model AI generatif—termasuk Stable Diffusion 3.5 Large Turbo dan SD‑XL Inpainting—pada kedua-dua CPU dan NPU bersepadu. Kemas kini ini membolehkan inferens yang dioptimumkan dengan pengoptimuman pengkuantitian dan graf yang disesuaikan untuk seni bina Intel.
Penambahbaikan bahagian belakang CPP Induktor PyTorch
Komuniti pembangunan PyTorch telah secara aktif meningkatkan prestasi inferens CPU. Bahagian belakang Induktor CPP kini menyasarkan pelaksanaan terkini (SOTA) bagi model utama, termasuk Stable Diffusion, pada CPU Intel. Penanda aras menunjukkan prestasi GEMM yang kompetitif dan penggunaan memori yang lebih baik, mengecilkan jurang kepada inferens berasaskan GPU.
Projek pecutan CPU khusus
CPU FastSD, projek sumber terbuka, mengimplementasikan semula inferens Stable Diffusion menggunakan Model Konsistensi Terpendam dan Penyulingan Resapan Adversarial. Ia mencapai kelajuan yang ketara dengan menyuling proses pensampelan kepada langkah yang lebih sedikit, lebih cekap, disesuaikan untuk CPU berbilang teras.
Apakah perkakasan dan perisian yang menyokong Penyebaran Stabil CPU sahaja?
Intel OpenVINO dan NPU on-die
OpenVINO™ menyelaraskan penukaran model daripada PyTorch atau ONNX ke dalam format yang dioptimumkan untuk inferens CPU, memanfaatkan arahan vektor (cth, AVX‑512) dan pengoptimuman graf. Selain itu, SoC mudah alih dan desktop terbaru Intel menyepadukan unit pemprosesan saraf (NPU) yang mampu memunggah beban kerja tensor, meningkatkan lagi prestasi pada perkakasan yang serasi .
AMD Ryzen AI Max+395 APU
Ryzen AI Max+395 AMD—bernama kod Strix Halo—menggabungkan teras CPU berprestasi tinggi dengan NPU khusus dan memori bersatu yang besar. APU ini menyasarkan aplikasi AI generatif, menuntut prestasi terbaik dalam kelas untuk inferens Stable Diffusion tempatan tanpa GPU diskret.
Projek didorong komuniti: stable‑diffusion.cpp dan inferens hibrid
Pelaksanaan C++ yang ringan, stable‑diffusion.cpp, yang direka untuk CPU, telah menyaksikan peningkatan akademik seperti pengoptimuman konvolusi 2D berasaskan Winograd, menghasilkan sehingga 4.8× kelajuan pada peranti Apple M1 Pro. Alat rentas platform, kebergantungan minimum sedemikian menjadikan penggunaan CPU sahaja lebih boleh dilaksanakan (arxiv.org). Strategi hibrid yang menggabungkan CPU dan sumber GPU atau NPU berskala kecil juga mendapat daya tarikan untuk kos dan prestasi yang seimbang.
OEM dan sokongan utiliti papan induk
Utiliti OEM seperti ASRock AI QuickSet v1.0.3i kini menyediakan pemasangan satu klik Stable Diffusion WebUI dengan pengoptimuman OpenVINO, memudahkan persediaan pada papan induk berasaskan Intel untuk pengguna tanpa kepakaran teknikal yang mendalam.
Apakah pertukaran prestasi berjalan tanpa GPU?
Perbandingan kelajuan dan daya pengeluaran
Walaupun dengan kit alat yang dioptimumkan, inferens CPU kekal lebih perlahan daripada GPU. Contohnya, menggunakan OpenVINO 2025.2 pada Intel Xeon 16-teras mungkin menghasilkan 0.5–1 imej seminit, berbanding 5–10 imej seminit pada RTX 4090. CPU FastSD dan NPU khusus boleh mengecilkan sedikit jurang ini, tetapi penjanaan interaktif masa nyata masih di luar jangkauan .
Pertimbangan kualiti dan ketepatan
Talian paip yang dioptimumkan CPU selalunya bergantung pada pengkuantitian (cth, FP16, INT8) untuk mengurangkan lebar jalur memori, yang boleh memperkenalkan artifak kecil berbanding dengan larian GPU ketepatan penuh. Ketepatan FP16 OpenVINO pada CPU Xeon telah menunjukkan sehingga 10% kemerosotan kependaman dalam operasi token tertentu, menunjukkan penalaan berterusan diperlukan .
Pertimbangan kos dan kebolehcapaian
Walaupun GPU boleh membawa kos pendahuluan yang ketara—terutamanya pada kelas tinggi—CPU moden didatangkan sebagai standard dalam kebanyakan desktop dan komputer riba. Memanfaatkan perkakasan CPU sedia ada mengurangkan halangan untuk penggemar, pendidik dan pengguna yang mementingkan privasi yang tidak boleh atau memilih untuk tidak menggunakan perkhidmatan GPU awan.
Bilakah inferens CPU sahaja sesuai?
Prototaip dan eksperimen
Percubaan awal atau tugas penjanaan volum rendah boleh bertolak ansur dengan kelajuan inferens CPU yang lebih perlahan, terutamanya apabila meneroka kejuruteraan segera atau pengubahsuaian model tanpa menanggung kos perkakasan tambahan.
Penggunaan kos rendah atau kelebihan
Peranti tepi yang tidak mempunyai GPU diskret—seperti PC industri, sistem terbenam dan stesen kerja mudah alih—mendapat manfaat daripada persediaan CPU sahaja. NPU dan set arahan khusus membolehkan penggunaan dalam persekitaran yang terhad.
Keperluan privasi dan luar talian
Berjalan secara tempatan sepenuhnya pada CPU memastikan data sensitif tidak pernah meninggalkan peranti, penting untuk aplikasi dalam penjagaan kesihatan, pertahanan atau sebarang konteks yang memerlukan tadbir urus data yang ketat.
Bagaimana untuk menyediakan dan mengoptimumkan Resapan Stabil untuk inferens CPU?
Persediaan persekitaran dengan Peresap dan PyTorch
Pasang PyTorch dengan sokongan CPU:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Pasang Penyebar Wajah Memeluk:
pip install diffusers transformers accelerate
Menukar model dengan OpenVINO
Eksport 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")
Optimumkan dengan OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Memanfaatkan ketepatan dan pengkuantitian campuran
- Gunakan FP16 jika disokong; kembali kepada BF16 atau INT8 pada CPU yang lebih lama.
- Alat seperti ONNX Runtime dan OpenVINO termasuk kit alat pengkuantitian untuk meminimumkan kehilangan ketepatan.
Pengoptimuman benang dan memori
- Sematkan perkaitan benang pada teras fizikal.
- Meningkatkan
intra_op_parallelism_threadsandinter_op_parallelism_threadsdalam PyTorchtorch.set_num_threads()untuk memadankan kiraan teras CPU. - Pantau penggunaan memori untuk mengelakkan pertukaran, yang boleh menjejaskan prestasi dengan teruk.
Bermula
CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.
Pembangun boleh mengakses API Resapan Stabil (Resapan Stabil 3.5 API Besar dll) melalui CometAPI.
Maklumat lebih lanjut mengenai API Stabil-Resapan XL 1.0 and Resapan Stabil 3.5 API Besar dll, Untuk maklumat Model lanjut dalam API Komet sila lihat Dokumen API.Harga dalam CometAPI:
- kestabilan-ai/penyebaran-stabil-3.5-besar: $0.208 setiap ciptaan panggilan API. ,
- kestabilan-ai/stabil-resapan-3.5-sederhana: $0.112 setiap panggilan.
- kestabilan-ai/stabil-penyebaran-3.5-besar-turbo: $0.128 setiap ciptaan panggilan API.
- kestabilan-ai/penyebaran-stabil-3: $0.112 setiap panggilan
- kestabilan-ai/penyebaran-stabil: $0.016 setiap panggilan
Struktur penentuan harga ini membolehkan pembangun menskalakan projek mereka dengan cekap tanpa berbelanja berlebihan.
Kesimpulan
Menjalankan Resapan Stabil tanpa GPU pernah menjadi latihan teori; hari ini, ia adalah realiti praktikal untuk ramai pengguna. Kemajuan dalam kit alat seperti Intel OpenVINO 2025.2, bahagian belakang Induktor PyTorch, APU yang diperkasakan AI AMD dan projek komuniti seperti CPU FastSD dan stable‑diffusion.cpp mempunyai akses yang didemokrasikan secara kolektif kepada AI generatif. Walaupun pertukaran prestasi dan ketepatan kekal, inferens CPU sahaja membuka kemungkinan baharu di mana kos, kebolehcapaian dan privasi adalah yang terpenting. Dengan memahami perkakasan, kit alat perisian dan strategi pengoptimuman yang tersedia, anda boleh menyesuaikan penggunaan Stable Diffusion CPU sahaja yang memenuhi keperluan khusus anda—membawa kuasa sintesis imej dipacu AI kepada hampir mana-mana peranti.