Stable Diffusion heeft een revolutie teweeggebracht in de generatieve AI en hoogwaardige tekst-naar-beeldsynthese toegankelijk gemaakt voor een breed scala aan gebruikers. Traditioneel vereiste het lokaal uitvoeren van Stable Diffusion een aparte grafische verwerkingseenheid (GPU) vanwege de hoge rekenkracht van het model. Recente ontwikkelingen in softwaretoolkits, hardwarearchitecturen en community-gedreven optimalisaties hebben dit paradigma echter doen verschuiven. Dit artikel onderzoekt of en hoe u Stable Diffusion kunt uitvoeren zonder een aparte GPU. Het verzamelt het laatste nieuws en onderzoek om een uitgebreide, professionele handleiding te bieden.
Wat is stabiele diffusie en waarom is hiervoor doorgaans een GPU nodig?
Overzicht van de stabiele diffusie-architectuur
Stable Diffusion is een latent diffusiemodel dat in 2022 werd geïntroduceerd en dat in staat is om high-fidelity afbeeldingen te genereren op basis van tekstuele prompts. Het werkt door iteratief ruis te verfijnen in een latente representatie met behulp van een UNet-gebaseerd neuraal netwerk, aangestuurd door een tekstencoder (vaak CLIP-gebaseerd). Het proces omvat duizenden stappen voor ruisverwijdering, die elk grote matrixvermenigvuldigingen en convoluties over hoogdimensionale tensoren vereisen.
De rol van GPU's bij machine learning-inferentie
GPU's blinken uit in parallelle verwerking, met duizenden cores die geoptimaliseerd zijn voor matrix- en vectorbewerkingen. Deze architectuur versnelt de tensorberekeningen die centraal staan in diffusiegebaseerde modellen aanzienlijk. Zonder GPU kan inferentie op een CPU vele malen langzamer zijn, waardoor realtime of interactief gebruik vaak onpraktisch is. Ter illustratie: vroege CPU-implementaties van Stable Diffusion konden meer dan 30 seconden per denoisingstap duren, vergeleken met minder dan twee seconden op moderne GPU's.
Kan ik Stable Diffusion gebruiken zonder GPU?
Traditionele CPU-only benaderingen
In de beginperiode van het model probeerden communityleden Stable Diffusion uit te voeren op CPU's met behulp van de standaard PyTorch "diffusers"-bibliotheek. Hoewel functioneel mogelijk, had deze aanpak last van extreme latentie: het genereren van één 512×512-afbeelding kon enkele minuten duren op een high-end multicore CPU, waardoor het voor de meeste gebruikers onpraktisch was.
Recente verbeteringen aan de toolkit
OpenVINO 2025.2-ondersteuning voor stabiele diffusie
Intel's OpenVINO AI-toolkit bracht in juni 2025.2 versie 2025 uit, met ondersteuning voor verschillende generatieve AI-modellen, waaronder Stable Diffusion 3.5 Large Turbo en SD-XL Inpainting, op zowel CPU's als geïntegreerde NPU's. Deze update maakt geoptimaliseerde inferentie mogelijk met kwantificering en grafiekoptimalisaties die zijn afgestemd op Intel-architecturen.
Verbeteringen aan de PyTorch Inductor CPP-backend
De PyTorch-ontwikkelaarscommunity heeft zich actief ingezet voor het verbeteren van CPU-inferentieprestaties. De Inductor CPP-backend richt zich nu op state-of-the-art (SOTA) uitvoering van belangrijke modellen, waaronder Stable Diffusion, op Intel CPU's. Benchmarks wijzen op concurrerende GEMM-prestaties en verbeterd geheugengebruik, waardoor de kloof met GPU-gebaseerde inferentie kleiner wordt.
Speciale CPU-versnellingsprojecten
FastSD CPU, een open-sourceproject, implementeert Stable Diffusion-inferentie opnieuw met behulp van Latent Consistency Models en Adversarial Diffusion Distillation. Het behaalt aanzienlijke snelheidsverbeteringen door het bemonsteringsproces te distilleren in minder, efficiëntere stappen, speciaal ontwikkeld voor multi-core CPU's.
Welke hardware en software ondersteunen CPU-only Stable Diffusion?
Intel OpenVINO en on-die NPU's
OpenVINO™ stroomlijnt modelconversie van PyTorch of ONNX naar een geoptimaliseerd formaat voor CPU-inferentie, waarbij gebruik wordt gemaakt van vectorinstructies (bijv. AVX‑512) en grafiekoptimalisatie. Bovendien integreren Intels recente mobiele en desktop SoC's neurale verwerkingseenheden (NPU's) die tensor-workloads kunnen ontlasten, wat de prestaties op compatibele hardware verder verbetert.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMD's Ryzen AI Max+395, codenaam Strix Halo, combineert krachtige CPU-cores met een dedicated NPU en een groot, uniform geheugen. Deze APU is gericht op generatieve AI-toepassingen en biedt de beste prestaties in zijn klasse voor lokale stabiele diffusie-inferentie zonder aparte GPU's.
Door de gemeenschap aangestuurde projecten: stable-diffusion.cpp en hybride inferentie
De lichtgewicht C++-implementatie, stable-diffusion.cpp, ontworpen voor CPU, heeft academische verbeteringen ondergaan, zoals Winograd-gebaseerde 2D-convolutie-optimalisaties, die tot 4.8x snellere versies op Apple M1 Pro-apparaten opleveren. Dergelijke platformonafhankelijke tools met minimale afhankelijkheid maken implementatie alleen voor CPU's haalbaarder (arxiv.orgHybride strategieën die CPU en kleinschalige GPU- of NPU-bronnen combineren, winnen ook aan populariteit vanwege de balans tussen kosten en prestaties.
Ondersteuning voor OEM- en moederbordhulpprogramma's
OEM-hulpprogramma's zoals ASRock AI QuickSet v1.0.3i bieden nu installatie met één klik van Stable Diffusion WebUI met OpenVINO-optimalisaties, waardoor de installatie op Intel-gebaseerde moederborden wordt vereenvoudigd voor gebruikers zonder diepgaande technische kennis.
Wat zijn de prestatie-afwegingen als je zonder GPU werkt?
Vergelijkingen van snelheid en doorvoer
Zelfs met geoptimaliseerde toolkits blijft CPU-inferentie trager dan GPU. Zo kan OpenVINO 2025.2 op een 16-core Intel Xeon bijvoorbeeld 0.5 tot 1 afbeelding per minuut opleveren, vergeleken met 5 tot 10 afbeeldingen per minuut op een RTX 4090. FastSD CPU en gespecialiseerde NPU's kunnen deze kloof enigszins verkleinen, maar realtime interactieve generatie is nog steeds buiten bereik.
Overwegingen met betrekking tot kwaliteit en precisie
CPU-geoptimaliseerde pipelines vertrouwen vaak op kwantificering (bijv. FP16, INT8) om de geheugenbandbreedte te verminderen, wat kleine artefacten kan veroorzaken in vergelijking met GPU-runs met volledige precisie. De FP16-precisie van OpenVINO op Xeon CPU's heeft tot 10% latentiedegradatie laten zien bij bepaalde tokenbewerkingen, wat aangeeft dat voortdurende afstemming vereist is.
Overwegingen met betrekking tot kosten en toegankelijkheid
Hoewel GPU's aanzienlijke initiële kosten met zich mee kunnen brengen, vooral in het topsegment, zijn moderne CPU's standaard aanwezig in de meeste desktops en laptops. Door gebruik te maken van bestaande CPU-hardware worden de drempels verlaagd voor hobbyisten, docenten en privacybewuste gebruikers die geen gebruik kunnen of willen maken van cloud GPU-diensten.
Wanneer is CPU‐only‐inferentie geschikt?
Prototyping en experimenten
Vroege experimenten of generatietaken met een laag volume kunnen de lagere snelheden van CPU-inferentie verdragen, vooral bij het verkennen van snelle engineering of modelwijzigingen zonder dat er extra hardwarekosten worden gemaakt.
Goedkope of edge-implementatie
Edge-apparaten zonder aparte GPU's – zoals industriële pc's, embedded systemen en mobiele werkstations – profiteren van CPU-only-configuraties. NPU's en gespecialiseerde instructiesets maken implementatie in beperkte omgevingen verder mogelijk.
Privacy- en offlinevereisten
Doordat de software volledig lokaal op de CPU draait, wordt gegarandeerd dat gevoelige gegevens het apparaat nooit verlaten. Dit is cruciaal voor toepassingen in de gezondheidszorg, defensie of elke andere context die strikt gegevensbeheer vereist.
Hoe stel ik stabiele diffusie in en optimaliseer ik deze voor CPU-inferentie?
Omgevingsinstelling met Diffusers en PyTorch
Installeer PyTorch met CPU-ondersteuning:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Installeer Hugging Face Diffusers:
pip install diffusers transformers accelerate
Modellen converteren met OpenVINO
Exporteer het model naar 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")
Optimaliseer met OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Gebruikmaken van gemengde precisie en kwantificering
- Gebruik FP16 waar ondersteund; kies voor BF16 of INT8 op oudere CPU's.
- Hulpmiddelen zoals ONNX Runtime en OpenVINO bevatten kwantificeringstoolkits om nauwkeurigheidsverlies tot een minimum te beperken.
Threading en geheugenoptimalisatie
- Pin-thread-affiniteit met fysieke kernen.
- Laat uw omzet
intra_op_parallelism_threadseninter_op_parallelism_threadsin PyTorch'storch.set_num_threads()overeenkomen met het aantal kernen van de CPU. - Houd het geheugengebruik in de gaten om te voorkomen dat er wordt gewisseld, omdat dit de prestaties ernstig kan verslechteren.
Beginnen
CometAPI is een uniform API-platform dat meer dan 500 AI-modellen van toonaangevende aanbieders – zoals de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude, Midjourney en Suno van Anthropic – samenvoegt in één, gebruiksvriendelijke interface voor ontwikkelaars. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk. Of u nu chatbots, beeldgenerators, muziekcomponisten of datagestuurde analysepipelines bouwt, met CometAPI kunt u sneller itereren, kosten beheersen en leveranciersonafhankelijk blijven – en tegelijkertijd profiteren van de nieuwste doorbraken in het AI-ecosysteem.
Ontwikkelaars hebben toegang tot Stabiele diffusie-API (Stabiele diffusie 3.5 Grote API enz.) via KomeetAPI.
Meer details over Stabiele-Diffusie XL 1.0 API en Stabiele diffusie 3.5 Grote API enz. Voor meer modelinformatie in Comet API, zie API-documentPrijs in CometAPI:
- stabiliteit-ai/stabiele-diffusie-3.5-groot: $0.208 per aangemaakte API-oproep.
- stabiliteit-ai/stabiele-diffusie-3.5-medium: $0.112 per gesprek.
- stabiliteit-ai/stabiele-diffusie-3.5-grote-turbo: $0.128 per aangemaakte API-oproep.
- stabiliteit-ai/stabiele-diffusie-3: $0.112 per gesprek
- stabiliteit-ai/stabiele-diffusie: $0.016 per gesprek
Dankzij deze prijsstructuur kunnen ontwikkelaars hun projecten efficiënt opschalen zonder dat ze te veel uitgeven.
Conclusie
Het uitvoeren van Stable Diffusion zonder GPU was ooit een theoretische oefening; vandaag de dag is het voor veel gebruikers een praktische realiteit. Vooruitgang in toolkits zoals Intel's OpenVINO 2025.2, PyTorch's Inductor backend, AMD's AI-gestuurde APU's en communityprojecten zoals FastSD CPU en stable-diffusion.cpp hebben gezamenlijk de toegang tot generatieve AI gedemocratiseerd. Hoewel er nog steeds compromissen bestaan tussen prestaties en precisie, ontsluit CPU-only inferentie nieuwe mogelijkheden waarbij kosten, toegankelijkheid en privacy van cruciaal belang zijn. Door inzicht te krijgen in de beschikbare hardware, softwaretoolkits en optimalisatiestrategieën, kunt u een CPU-only Stable Diffusion-implementatie op maat maken die aan uw specifieke behoeften voldoet, waardoor de kracht van AI-gestuurde beeldsynthese beschikbaar wordt voor vrijwel elk apparaat.