Stable Diffusion произвел революцию в области генеративного ИИ, сделав высококачественный синтез текста в изображение доступным широкому кругу пользователей. Традиционно для локального запуска Stable Diffusion требовался дискретный графический процессор (GPU) из-за высоких вычислительных требований модели. Однако недавние разработки в области программных инструментов, аппаратных архитектур и оптимизаций, проводимых сообществом, начали менять эту парадигму. В этой статье рассматривается, можно ли и как можно запустить Stable Diffusion без выделенного GPU, синтезируя последние новости и исследования для предоставления всеобъемлющего профессионального руководства.
Что такое стабильная диффузия и почему для нее обычно требуется графический процессор?
Обзор архитектуры Stable Diffusion
Stable Diffusion — это модель скрытой диффузии, представленная в 2022 году, способная генерировать высококачественные изображения из текстовых подсказок. Она работает путем итеративного очищения шума в скрытом представлении с использованием нейронной сети на основе UNet, управляемой текстовым кодировщиком (часто на основе CLIP). Процесс включает тысячи шагов шумоподавления, каждый из которых требует больших матричных умножений и свёрток по многомерным тензорам.
Роль графических процессоров в выводах машинного обучения
Графические процессоры превосходны в параллельной обработке, имея тысячи ядер, оптимизированных для матричных и векторных операций. Эта архитектура значительно ускоряет тензорные вычисления, являющиеся центральными для моделей на основе диффузии. Без графического процессора вывод на центральном процессоре может быть на порядки медленнее, что часто делает использование в реальном времени или интерактивное использование непрактичным. В качестве иллюстративного бенчмарка ранние реализации Stable Diffusion только на центральном процессоре могли занимать более 30 секунд на шаг шумоподавления по сравнению с менее чем двумя секундами на современных графических процессорах.
Можно ли запустить Stable Diffusion без графического процессора?
Традиционные подходы, использующие только CPU
На ранних этапах существования модели члены сообщества пытались запустить Stable Diffusion на процессорах, используя библиотеку PyTorch «diffusers» по умолчанию. Хотя этот подход был функционально возможен, он страдал от чрезвычайной задержки: генерация одного изображения 512×512 могла занять несколько минут на высокопроизводительном многоядерном процессоре, что делало его непрактичным для большинства пользователей.
Последние улучшения инструментария
Поддержка OpenVINO 2025.2 для стабильной диффузии
Инструментарий OpenVINO AI от Intel выпустил версию 2025.2 в июне 2025 года, добавив поддержку нескольких генеративных моделей ИИ, включая Stable Diffusion 3.5 Large Turbo и SD‑XL Inpainting, как на ЦП, так и на интегрированных NPU. Это обновление обеспечивает оптимизированный вывод с оптимизацией квантования и графиков, адаптированной для архитектур Intel.
Улучшения бэкэнда PyTorch Inductor CPP
Сообщество разработчиков PyTorch активно улучшает производительность вывода CPU. Бэкэнд Inductor CPP теперь нацелен на современное (SOTA) выполнение ключевых моделей, включая Stable Diffusion, на процессорах Intel. Тесты показывают конкурентоспособную производительность GEMM и улучшенное использование памяти, сокращая разрыв с выводом на основе GPU.
Специализированные проекты по ускорению ЦП
FastSD CPU, проект с открытым исходным кодом, повторно реализует вывод Stable Diffusion с использованием Latent Consistency Models и Adversarial Diffusion Distillation. Он достигает значительного ускорения, разделяя процесс выборки на меньшее количество более эффективных шагов, адаптированных для многоядерных процессоров.
Какое оборудование и программное обеспечение поддерживают технологию Stable Diffusion только на CPU?
Intel OpenVINO и встроенные NPU
OpenVINO™ упрощает преобразование моделей из PyTorch или ONNX в оптимизированный формат для вывода ЦП, используя векторные инструкции (например, AVX‑512) и оптимизацию графов. Кроме того, последние мобильные и настольные SoC от Intel интегрируют нейронные процессоры (NPU), способные разгружать тензорные рабочие нагрузки, что еще больше повышает производительность на совместимом оборудовании.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMD Ryzen AI Max+395 — под кодовым названием Strix Halo — сочетает высокопроизводительные ядра ЦП с выделенным NPU и большой унифицированной памятью. Этот APU нацелен на генеративные приложения ИИ, заявляя о лучшей в своем классе производительности для локального вывода Stable Diffusion без дискретных графических процессоров.
Проекты, поддерживаемые сообществом: stable-diffusion.cpp и гибридный вывод
Легкая реализация C++, stable-diffusion.cpp, разработанная для CPU, получила академические усовершенствования, такие как оптимизации свертки 2D на основе Winograd, дающие ускорение до 4.8x на устройствах Apple M1 Pro. Такие кросс-платформенные инструменты с минимальной зависимостью делают развертывание только CPU более осуществимым (arxiv.org). Гибридные стратегии, объединяющие ресурсы ЦП и небольших графических процессоров или NPU, также набирают популярность благодаря сбалансированной стоимости и производительности.
Поддержка OEM и утилит для материнских плат
Утилиты OEM, такие как ASRock AI QuickSet v1.0.3i, теперь обеспечивают установку Stable Diffusion WebUI в один клик с оптимизацией OpenVINO, упрощая настройку на материнских платах на базе Intel для пользователей без глубоких технических знаний.
Каковы компромиссы в производительности при работе без графического процессора?
Сравнение скорости и пропускной способности
Даже с оптимизированными наборами инструментов вывод CPU остается медленнее, чем GPU. Например, использование OpenVINO 2025.2 на 16-ядерном Intel Xeon может выдавать 0.5–1 изображение в минуту по сравнению с 5–10 изображениями в минуту на RTX 4090. FastSD CPU и специализированные NPU могут несколько сократить этот разрыв, но интерактивная генерация в реальном времени все еще недоступна.
Вопросы качества и точности
Оптимизированные для ЦП конвейеры часто полагаются на квантование (например, FP16, INT8) для снижения пропускной способности памяти, что может привести к незначительным артефактам по сравнению с полноточными запусками GPU. Точность FP16 OpenVINO на ЦП Xeon показала снижение задержки до 10% в определенных операциях с токенами, что указывает на необходимость постоянной настройки.
Соображения стоимости и доступности
Хотя графические процессоры могут нести значительные первоначальные затраты, особенно в high-end-сегменте, современные процессоры входят в стандартную комплектацию большинства настольных компьютеров и ноутбуков. Использование существующего аппаратного обеспечения процессоров снижает барьеры для любителей, преподавателей и пользователей, заботящихся о конфиденциальности, которые не могут или предпочитают не использовать облачные сервисы графических процессоров.
Когда целесообразно использовать только CPU-вывод?
Прототипирование и эксперименты
Задачи раннего экспериментирования или генерации небольших объемов данных могут выдерживать более медленные скорости вывода ЦП, особенно при исследовании оперативной разработки или модификаций моделей без дополнительных затрат на оборудование.
Недорогое или периферийное развертывание
Устройства Edge, не имеющие дискретных графических процессоров, такие как промышленные ПК, встроенные системы и мобильные рабочие станции, выигрывают от установок только с ЦП. NPU и специализированные наборы инструкций дополнительно обеспечивают развертывание в ограниченных средах.
Требования к конфиденциальности и работе в автономном режиме
Полностью локальная работа на центральном процессоре гарантирует, что конфиденциальные данные никогда не покинут устройство, что имеет решающее значение для приложений в здравоохранении, обороне или в любом контексте, требующем строгого управления данными.
Как настроить и оптимизировать Stable Diffusion для вывода CPU?
Настройка среды с помощью Diffusers и PyTorch
Установите PyTorch с поддержкой ЦП:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Установите диффузоры Hugging Face:
pip install diffusers transformers accelerate
Конвертация моделей с помощью OpenVINO
Экспортируйте модель в 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")
Оптимизация с помощью OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Использование смешанной точности и квантования
- Используйте FP16 там, где это поддерживается; на старых процессорах используйте BF16 или INT8.
- Такие инструменты, как ONNX Runtime и OpenVINO, включают наборы инструментов квантования для минимизации потери точности.
Оптимизация потоков и памяти
- Сродство потока выводов к физическим ядрам.
- Увеличим
intra_op_parallelism_threadsиinter_op_parallelism_threadsв PyTorchtorch.set_num_threads()чтобы соответствовать количеству ядер процессора. - Контролируйте использование памяти, чтобы избежать подкачки, которая может существенно снизить производительность.
Первые шаги
CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.
Разработчики могут получить доступ API стабильной диффузии (Стабильная диффузия 3.5 Большой API и т.д.) через CometAPI.
Подробнее о Стабильная диффузия XL 1.0 API и Стабильная диффузия 3.5 Большой API и т. д. Для получения дополнительной информации о моделях в Comet API см. API документ.Цена в CometAPI:
- стабильность-ai/стабильная-диффузия-3.5-большая: 0.208 долл. США за вызов API создания.
- стабильность-ai/стабильная-диффузия-3.5-среда: 0.112 долл. США за звонок.
- стабильность-ИИ/стабильная-диффузия-3.5-большой-турбо: 0.128 долл. США за вызов API создания.
- стабильность-ai/стабильная-диффузия-3: 0.112 долл. США за звонок
- стабильность-ai/стабильная-диффузия: 0.016 долл. США за звонок
Такая структура ценообразования позволяет разработчикам эффективно масштабировать свои проекты без лишних расходов.
Заключение
Запуск Stable Diffusion без GPU когда-то был теоретическим упражнением; сегодня это практическая реальность для многих пользователей. Достижения в таких инструментах, как OpenVINO 2025.2 от Intel, бэкэнд PyTorch Inductor, APU от AMD с поддержкой ИИ и проекты сообщества, такие как FastSD CPU и stable-diffusion.cpp, в совокупности демократизировали доступ к генеративному ИИ. Хотя компромиссы производительности и точности остаются, вывод только на CPU открывает новые возможности, где стоимость, доступность и конфиденциальность имеют первостепенное значение. Понимая доступные аппаратные средства, программные инструментальные средства и стратегии оптимизации, вы можете адаптировать развертывание Stable Diffusion только на CPU, которое соответствует вашим конкретным потребностям, — перенося мощь синтеза изображений на основе ИИ практически на любое устройство.