Stable Diffusion zrewolucjonizowało dziedzinę generatywnej AI, udostępniając wysokiej jakości syntezę tekstu do obrazu szerokiej gamie użytkowników. Tradycyjnie uruchamianie Stable Diffusion lokalnie wymagało oddzielnej jednostki przetwarzania grafiki (GPU) ze względu na duże wymagania obliczeniowe modelu. Jednak ostatnie zmiany w zestawach narzędzi programowych, architekturach sprzętowych i optymalizacjach napędzanych przez społeczność zaczęły zmieniać ten paradygmat. W tym artykule zbadano, czy — i jak — można uruchomić Stable Diffusion bez dedykowanego GPU, syntetyzując najnowsze wiadomości i badania, aby zapewnić kompleksowy, profesjonalny przewodnik.
Czym jest stabilna dyfuzja i dlaczego zazwyczaj wymaga użycia procesora graficznego?
Przegląd architektury stabilnej dyfuzji
Stable Diffusion to utajony model dyfuzji wprowadzony w 2022 r., zdolny do generowania obrazów o wysokiej wierności z tekstowych podpowiedzi. Działa poprzez iteracyjne oczyszczanie szumu w ukrytej reprezentacji przy użyciu sieci neuronowej opartej na UNet, kierowanej przez koder tekstowy (często oparty na CLIP). Proces obejmuje tysiące kroków odszumiania, z których każdy wymaga dużych mnożeń macierzy i splotów przez tensory o wielu wymiarach.
Rola procesorów graficznych w wnioskowaniu uczenia maszynowego
Procesory graficzne wyróżniają się przetwarzaniem równoległym, oferując tysiące rdzeni zoptymalizowanych pod kątem operacji macierzowych i wektorowych. Ta architektura znacznie przyspiesza obliczenia tensorowe, które są kluczowe dla modeli opartych na dyfuzji. Bez procesora graficznego wnioskowanie na procesorze może być o rzędy wielkości wolniejsze, co często sprawia, że korzystanie z nich w czasie rzeczywistym lub interaktywne staje się niepraktyczne. Jako przykładowy punkt odniesienia, wczesne implementacje Stable Diffusion wyłącznie na procesorze mogły zajmować ponad 30 sekund na krok odszumiania w porównaniu z mniej niż dwiema sekundami na nowoczesnych procesorach graficznych.
Czy mogę uruchomić Stable Diffusion bez GPU?
Tradycyjne podejścia wykorzystujące wyłącznie procesor
Na początku istnienia modelu członkowie społeczności próbowali uruchomić Stable Diffusion na procesorach, używając domyślnej biblioteki „diffusers” PyTorch. Choć było to funkcjonalnie możliwe, podejście to cierpiało na ekstremalne opóźnienia: wygenerowanie pojedynczego obrazu 512×512 mogło zająć kilka minut na procesorze wielordzeniowym high-end, co czyniło je niepraktycznym dla większości użytkowników.
Ostatnie ulepszenia zestawu narzędzi
Obsługa OpenVINO 2025.2 dla stabilnej dyfuzji
Zestaw narzędzi Intel OpenVINO AI został wydany w wersji 2025.2 w czerwcu 2025 r., dodając obsługę kilku generatywnych modeli AI — w tym Stable Diffusion 3.5 Large Turbo i SD‑XL Inpainting — zarówno na procesorach CPU, jak i zintegrowanych NPU. Ta aktualizacja umożliwia zoptymalizowane wnioskowanie z optymalizacją kwantyzacji i wykresów dostosowaną do architektur Intel.
Ulepszenia zaplecza PyTorch Inductor CPP
Społeczność programistów PyTorch aktywnie zwiększa wydajność wnioskowania procesora. Zaplecze Inductor CPP teraz koncentruje się na najnowocześniejszym (SOTA) wykonywaniu kluczowych modeli, w tym Stable Diffusion, na procesorach Intel. Testy porównawcze wskazują na konkurencyjną wydajność GEMM i lepsze wykorzystanie pamięci, co zmniejsza lukę w stosunku do wnioskowania opartego na GPU.
Projekty dedykowane akceleracji procesora
FastSD CPU, projekt open-source, reimplementuje wnioskowanie Stable Diffusion przy użyciu Latent Consistency Models i Adversarial Diffusion Distillation. Osiąga znaczące przyspieszenia, destylując proces próbkowania do mniejszej liczby, bardziej wydajnych kroków, dostosowanych do procesorów wielordzeniowych.
Jaki sprzęt i oprogramowanie obsługuje funkcję Stable Diffusion opartą wyłącznie na procesorze?
Intel OpenVINO i wbudowane układy NPU
OpenVINO™ usprawnia konwersję modelu z PyTorch lub ONNX do zoptymalizowanego formatu dla wnioskowania CPU, wykorzystując instrukcje wektorowe (np. AVX‑512) i optymalizacje grafów. Ponadto najnowsze mobilne i stacjonarne SoC firmy Intel integrują jednostki przetwarzania neuronowego (NPU) zdolne do odciążania obciążeń tensorowych, co dodatkowo zwiększa wydajność na zgodnym sprzęcie.
Procesor APU AMD Ryzen AI Max+395
Procesor AMD Ryzen AI Max+395 — o nazwie kodowej Strix Halo — łączy rdzenie CPU o wysokiej wydajności z dedykowanym NPU i dużą zunifikowaną pamięcią. Ten APU jest przeznaczony do generatywnych zastosowań AI, zapewniając najlepszą w swojej klasie wydajność dla lokalnej inferencji Stable Diffusion bez oddzielnych procesorów graficznych.
Projekty realizowane przez społeczność: stable-diffusion.cpp i hybrydowe wnioskowanie
Lekka implementacja C++, stable‑diffusion.cpp, zaprojektowana dla CPU, doczekała się udoskonaleń akademickich, takich jak optymalizacje splotu 2D oparte na Winogradzie, dające do 4.8× przyspieszenia na urządzeniach Apple M1 Pro. Takie narzędzia wieloplatformowe o minimalnej zależności sprawiają, że wdrażanie wyłącznie na CPU jest bardziej wykonalne (arxiv.org.). Coraz większą popularność zyskują także strategie hybrydowe łączące zasoby procesora CPU i małej skali procesora GPU lub NPU, co pozwala na osiągnięcie zrównoważonego kosztu i wydajności.
Wsparcie dla OEM i płyt głównych
Narzędzia OEM, takie jak ASRock AI QuickSet v1.0.3i, umożliwiają teraz instalację Stable Diffusion WebUI za pomocą jednego kliknięcia z optymalizacjami OpenVINO, upraszczając konfigurację na płytach głównych opartych na procesorach Intel użytkownikom bez dogłębnej wiedzy technicznej.
Jakie są kompromisy wydajnościowe w przypadku korzystania z procesora graficznego?
Porównania prędkości i przepustowości
Nawet przy użyciu zoptymalizowanych zestawów narzędzi, wnioskowanie CPU pozostaje wolniejsze niż GPU. Na przykład, użycie OpenVINO 2025.2 na 16-rdzeniowym Intel Xeon może dać 0.5–1 obrazów na minutę, w porównaniu do 5–10 obrazów na minutę na RTX 4090. FastSD CPU i wyspecjalizowane NPU mogą nieco zmniejszyć tę lukę, ale interaktywne generowanie w czasie rzeczywistym jest nadal poza zasięgiem.
Rozważania na temat jakości i precyzji
Zoptymalizowane pod kątem procesora potoki często polegają na kwantyzacji (np. FP16, INT8) w celu zmniejszenia przepustowości pamięci, co może wprowadzać drobne artefakty w porównaniu do pełnej precyzji przebiegów GPU. Precyzja FP16 OpenVINO na procesorach Xeon wykazała do 10% degradacji opóźnienia w niektórych operacjach tokenów, co wskazuje na konieczność ciągłego dostrajania.
Rozważania dotyczące kosztów i dostępności
Podczas gdy GPU mogą wiązać się ze znacznymi kosztami początkowymi — zwłaszcza w przypadku komputerów z najwyższej półki — nowoczesne procesory są standardem w większości komputerów stacjonarnych i laptopów. Wykorzystanie istniejącego sprzętu CPU zmniejsza bariery dla hobbystów, edukatorów i użytkowników dbających o prywatność, którzy nie mogą lub nie chcą korzystać z usług GPU w chmurze.
Kiedy wnioskowanie wyłącznie na podstawie procesora jest właściwe?
Prototypowanie i eksperymentowanie
Wczesne eksperymenty lub zadania generowania małych objętości danych mogą tolerować niższe prędkości wnioskowania procesora, zwłaszcza podczas eksploracji szybkich inżynierii lub modyfikacji modeli bez ponoszenia dodatkowych kosztów sprzętu.
Wdrożenie niskokosztowe lub brzegowe
Urządzenia brzegowe pozbawione oddzielnych GPU — takie jak komputery przemysłowe, systemy wbudowane i mobilne stacje robocze — korzystają z konfiguracji opartych wyłącznie na CPU. NPU i specjalistyczne zestawy instrukcji dodatkowo umożliwiają wdrażanie w środowiskach o ograniczonych możliwościach.
Wymagania dotyczące prywatności i trybu offline
Całkowicie lokalne przetwarzanie danych na procesorze gwarantuje, że poufne dane nigdy nie opuszczą urządzenia, co ma kluczowe znaczenie w przypadku zastosowań w służbie zdrowia, obronności lub w każdym kontekście wymagającym ścisłego zarządzania danymi.
Jak skonfigurować i zoptymalizować stabilną dyfuzję do wnioskowania procesora?
Konfiguracja środowiska z Diffusers i PyTorch
Zainstaluj PyTorch z obsługą procesora:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Montaż dyfuzorów Hugging Face:
pip install diffusers transformers accelerate
Konwersja modeli za pomocą OpenVINO
Eksportuj model do 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")
Optymalizacja z OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Wykorzystanie mieszanej precyzji i kwantyzacji
- Jeśli jest to obsługiwane, należy używać FP16; w przypadku starszych procesorów należy stosować BF16 lub INT8.
- Narzędzia takie jak ONNX Runtime i OpenVINO zawierają zestawy narzędzi do kwantyzacji, które minimalizują utratę dokładności.
Wątkowanie i optymalizacja pamięci
- Określ powinowactwo wątków do rdzeni fizycznych.
- Zwiększać
intra_op_parallelism_threadsorazinter_op_parallelism_threadsw PyTorchtorch.set_num_threads()aby dopasować liczbę rdzeni procesora. - Monitoruj wykorzystanie pamięci, aby uniknąć zamiany, która może znacznie obniżyć wydajność.
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Stabilne API dyfuzji (Stabilna dyfuzja 3.5 Duży API itd.) przez Interfejs API Comet.
Więcej szczegółów na temat API Stable-Diffusion XL 1.0 oraz Stabilna dyfuzja 3.5 Duży API itp. Aby uzyskać więcej informacji o modelu w Comet API, zobacz Dokumentacja API.Cena w CometAPI:
- stabilność-ai/stabilna-dyfuzja-3.5-duża: 0.208 USD za każde wywołanie API.
- stabilność-ai/stabilna-dyfuzja-3.5-średnia: 0.112 USD za połączenie.
- stabilność-ai/stabilna-dyfuzja-3.5-duża-turbo: 0.128 USD za każde wywołanie API.
- stabilność-ai/stabilna-dyfuzja-3: 0.112 USD za połączenie
- stabilność-ai/stabilna-dyfuzja: 0.016 USD za połączenie
Taka struktura cenowa pozwala deweloperom na efektywne skalowanie projektów bez przekraczania budżetu.
Podsumowanie
Uruchamianie Stable Diffusion bez GPU było kiedyś ćwiczeniem teoretycznym; dziś jest to praktyczna rzeczywistość dla wielu użytkowników. Postęp w zestawach narzędzi, takich jak OpenVINO 2025.2 firmy Intel, zaplecze Inductor firmy PyTorch, APU z obsługą AI firmy AMD oraz projekty społecznościowe, takie jak FastSD CPU i stable-diffusion.cpp, wspólnie zdemokratyzowały dostęp do generatywnej AI. Podczas gdy kompromisy dotyczące wydajności i precyzji pozostają, wnioskowanie wyłącznie na podstawie procesora otwiera nowe możliwości, w których koszty, dostępność i prywatność są najważniejsze. Dzięki zrozumieniu dostępnego sprzętu, zestawów narzędzi programowych i strategii optymalizacji możesz dostosować wdrożenie Stable Diffusion wyłącznie na podstawie procesora, które spełni Twoje specyficzne potrzeby — wprowadzając moc syntezy obrazu sterowanej przez AI do praktycznie każdego urządzenia.