O Stable Diffusion revolucionou o campo da IA generativa, tornando a síntese de texto para imagem de alta qualidade acessível a uma ampla gama de usuários. Tradicionalmente, a execução local do Stable Diffusion exigia uma unidade de processamento gráfico (GPU) discreta devido às altas demandas computacionais do modelo. No entanto, desenvolvimentos recentes em kits de ferramentas de software, arquiteturas de hardware e otimizações conduzidas pela comunidade começaram a mudar esse paradigma. Este artigo explora se — e como — você pode executar o Stable Diffusion sem uma GPU dedicada, sintetizando as últimas notícias e pesquisas para fornecer um guia profissional abrangente.
O que é difusão estável e por que geralmente requer uma GPU?
Visão geral da arquitetura de difusão estável
Difusão Estável é um modelo de difusão latente introduzido em 2022, capaz de gerar imagens de alta fidelidade a partir de prompts textuais. Ele opera refinando iterativamente o ruído em uma representação latente usando uma rede neural baseada em UNet, guiada por um codificador de texto (geralmente baseado em CLIP). O processo envolve milhares de etapas de redução de ruído, cada uma exigindo grandes multiplicações de matrizes e convoluções em tensores de alta dimensão.
O papel das GPUs na inferência de aprendizado de máquina
As GPUs se destacam no processamento paralelo, apresentando milhares de núcleos otimizados para operações matriciais e vetoriais. Essa arquitetura acelera drasticamente os cálculos tensoriais essenciais para modelos baseados em difusão. Sem uma GPU, a inferência em uma CPU pode ser muito mais lenta, muitas vezes tornando o uso em tempo real ou interativo impraticável. Como referência ilustrativa, as primeiras implementações de Difusão Estável somente para CPU podiam levar mais de 30 segundos por etapa de redução de ruído, em comparação com menos de dois segundos nas GPUs modernas.
Posso executar o Stable Diffusion sem uma GPU?
Abordagens tradicionais somente com CPU
Nos primeiros dias do modelo, membros da comunidade tentaram executar a Difusão Estável em CPUs usando a biblioteca padrão "difusores" do PyTorch. Embora funcionalmente possível, essa abordagem sofria de latência extrema: gerar uma única imagem 512×512 podia levar vários minutos em uma CPU multicore de ponta, tornando-a impraticável para a maioria dos usuários.
Melhorias recentes no kit de ferramentas
Suporte OpenVINO 2025.2 para difusão estável
O kit de ferramentas OpenVINO AI da Intel lançou a versão 2025.2 em junho de 2025, adicionando suporte a diversos modelos de IA generativa — incluindo Stable Diffusion 3.5 Large Turbo e SD-XL Inpainting — tanto em CPUs quanto em NPUs integradas. Esta atualização permite inferência otimizada com quantização e otimizações gráficas personalizadas para arquiteturas Intel.
Melhorias no backend do PyTorch Inductor CPP
A comunidade de desenvolvimento do PyTorch vem aprimorando ativamente o desempenho da inferência em CPU. O backend Inductor CPP agora visa a execução de última geração (SOTA) de modelos-chave, incluindo Difusão Estável, em CPUs Intel. Os benchmarks indicam desempenho GEMM competitivo e melhor utilização de memória, reduzindo a diferença para a inferência baseada em GPU.
Projetos dedicados de aceleração de CPU
FastSD CPU, um projeto de código aberto, reimplementa a inferência de Difusão Estável usando Modelos de Consistência Latente e Destilação de Difusão Adversarial. Ele alcança acelerações significativas ao destilar o processo de amostragem em menos etapas, mais eficientes, adaptadas para CPUs multi-core.
Qual hardware e software suportam difusão estável somente com CPU?
Intel OpenVINO e NPUs on-die
O OpenVINO™ simplifica a conversão de modelos do PyTorch ou ONNX para um formato otimizado para inferência de CPU, aproveitando instruções vetoriais (por exemplo, AVX‑512) e otimizações de gráficos. Além disso, os recentes SoCs móveis e de desktop da Intel integram unidades de processamento neural (NPUs) capazes de descarregar cargas de trabalho de tensores, aumentando ainda mais o desempenho em hardware compatível.
APU AMD Ryzen AI Max+395
O Ryzen AI Max+395 da AMD, codinome Strix Halo, combina núcleos de CPU de alto desempenho com uma NPU dedicada e ampla memória unificada. Esta APU é voltada para aplicações de IA generativa, garantindo o melhor desempenho da categoria para inferência de difusão estável local sem GPUs discretas.
Projetos conduzidos pela comunidade: stable-diffusion.cpp e inferência híbrida
A implementação leve em C++, stable-diffusion.cpp, projetada para CPU, recebeu melhorias acadêmicas, como otimizações de convolução 2D baseadas em Winograd, gerando acelerações de até 4.8x em dispositivos Apple M1 Pro. Essas ferramentas multiplataforma e com dependência mínima tornam a implantação somente em CPU mais viável (arxiv.org). Estratégias híbridas que combinam CPU e recursos de GPU ou NPU de pequena escala também estão ganhando força para equilibrar custo e desempenho.
Suporte a OEM e utilitários de placa-mãe
Utilitários OEM como o ASRock AI QuickSet v1.0.3i agora oferecem instalação com um clique do Stable Diffusion WebUI com otimizações OpenVINO, simplificando a configuração em placas-mãe baseadas em Intel para usuários sem profundo conhecimento técnico.
Quais são as desvantagens de desempenho ao executar sem uma GPU?
Comparações de velocidade e rendimento
Mesmo com kits de ferramentas otimizados, a inferência da CPU permanece mais lenta do que a da GPU. Por exemplo, usar o OpenVINO 2025.2 em um Intel Xeon de 16 núcleos pode gerar de 0.5 a 1 imagem por minuto, em comparação com 5 a 10 imagens por minuto em uma RTX 4090. CPUs FastSD e NPUs especializadas podem reduzir um pouco essa diferença, mas a geração interativa em tempo real ainda está fora de alcance.
Considerações sobre qualidade e precisão
Pipelines otimizados para CPU frequentemente dependem de quantização (por exemplo, FP16, INT8) para reduzir a largura de banda da memória, o que pode introduzir artefatos menores em comparação com execuções de GPU de precisão total. A precisão FP16 do OpenVINO em CPUs Xeon demonstrou degradação de latência de até 10% em certas operações de token, indicando a necessidade de ajustes contínuos.
Considerações sobre custo e acessibilidade
Embora as GPUs possam ter custos iniciais significativos — especialmente nos modelos de ponta —, as CPUs modernas são padrão na maioria dos desktops e laptops. Aproveitar o hardware de CPU existente reduz as barreiras para amadores, educadores e usuários preocupados com a privacidade que não podem ou preferem não usar serviços de GPU em nuvem.
Quando a inferência somente da CPU é apropriada?
Prototipagem e experimentação
Tarefas de experimentação inicial ou geração de baixo volume podem tolerar velocidades mais lentas de inferência de CPU, especialmente ao explorar engenharia rápida ou modificações de modelo sem incorrer em custos extras de hardware.
Implantação de baixo custo ou de ponta
Dispositivos de ponta sem GPUs discretas — como PCs industriais, sistemas embarcados e estações de trabalho móveis — se beneficiam de configurações somente com CPU. NPUs e conjuntos de instruções especializados permitem ainda mais a implantação em ambientes restritos.
Requisitos de privacidade e offline
A execução totalmente local na CPU garante que dados confidenciais nunca saiam do dispositivo, o que é crucial para aplicações em saúde, defesa ou qualquer contexto que exija governança rigorosa de dados.
Como configurar e otimizar a difusão estável para inferência de CPU?
Configuração de ambiente com difusores e PyTorch
Instale o PyTorch com suporte à CPU:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Instalar difusores de rosto envolventes:
pip install diffusers transformers accelerate
Convertendo modelos com OpenVINO
Exporte o modelo para 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")
Otimize com OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Aproveitando precisão mista e quantização
- Use FP16 onde houver suporte; recorra ao BF16 ou INT8 em CPUs mais antigas.
- Ferramentas como ONNX Runtime e OpenVINO incluem kits de ferramentas de quantização para minimizar a perda de precisão.
Otimização de threading e memória
- Afinidade do thread de pino com núcleos físicos.
- Crescimento
intra_op_parallelism_threadseinter_op_parallelism_threadsem PyTorchtorch.set_num_threads()para corresponder à contagem de núcleos da CPU. - Monitore o uso da memória para evitar trocas, o que pode prejudicar gravemente o desempenho.
Começando a jornada
A CometAPI é uma plataforma de API unificada que agrega mais de 500 modelos de IA de provedores líderes — como a série GPT da OpenAI, a Gemini do Google, a Claude da Anthropic, a Midjourney e a Suno, entre outros — em uma interface única e amigável ao desenvolvedor. Ao oferecer autenticação, formatação de solicitações e tratamento de respostas consistentes, a CometAPI simplifica drasticamente a integração de recursos de IA em seus aplicativos. Seja para criar chatbots, geradores de imagens, compositores musicais ou pipelines de análise baseados em dados, a CometAPI permite iterar mais rapidamente, controlar custos e permanecer independente de fornecedores — tudo isso enquanto aproveita os avanços mais recentes em todo o ecossistema de IA.
Os desenvolvedores podem acessar API de difusão estável (Difusão Estável 3.5 API Grande etc) através CometAPI.
Mais detalhes sobre API Stable-Diffusion XL 1.0 e Difusão Estável 3.5 API Grande etc. Para mais informações sobre o modelo na API Comet, consulte Doc API.Preço no CometAPI:
- estabilidade-ai/difusão-estável-3.5-grande: US$ 0.208 por chamada de API de criação.
- estabilidade-ai/difusão-estável-3.5-médio: US$ 0.112 por chamada.
- estabilidade-ai/difusão-estável-3.5-turbo-grande: US$ 0.128 por chamada de API de criação.
- estabilidade-ai/difusão-estável-3: $ 0.112 por chamada
- estabilidade-ai/difusão-estável: $ 0.016 por chamada
Essa estrutura de preços permite que os desenvolvedores escalem seus projetos de forma eficiente sem gastar demais.
Conclusão
Executar o Stable Diffusion sem uma GPU já foi um exercício teórico; hoje, é uma realidade prática para muitos usuários. Avanços em kits de ferramentas como o OpenVINO 2025.2 da Intel, o backend Inductor da PyTorch, as APUs com IA da AMD e projetos comunitários como FastSD CPU e stable-diffusion.cpp democratizaram coletivamente o acesso à IA generativa. Embora as compensações entre desempenho e precisão permaneçam, a inferência somente com CPU abre novas possibilidades onde custo, acessibilidade e privacidade são primordiais. Ao compreender o hardware, os kits de ferramentas de software e as estratégias de otimização disponíveis, você pode personalizar uma implantação do Stable Diffusion somente com CPU que atenda às suas necessidades específicas, levando o poder da síntese de imagens orientada por IA para praticamente qualquer dispositivo.