Stable Diffusion, yüksek kaliteli metinden görüntüye sentezi geniş bir kullanıcı yelpazesine erişilebilir hale getirerek, üretken AI alanında devrim yarattı. Geleneksel olarak, Stable Diffusion'ı yerel olarak çalıştırmak, modelin yoğun hesaplama talepleri nedeniyle ayrı bir grafik işleme birimi (GPU) gerektiriyordu. Ancak, yazılım araç takımlarındaki, donanım mimarilerindeki ve topluluk odaklı optimizasyonlardaki son gelişmeler bu paradigmayı değiştirmeye başladı. Bu makale, Stable Diffusion'ı özel bir GPU olmadan çalıştırıp çalıştıramayacağınızı ve nasıl çalıştırabileceğinizi araştırıyor ve kapsamlı, profesyonel bir rehber sağlamak için en son haberleri ve araştırmaları bir araya getiriyor.
Kararlı Difüzyon nedir ve neden genellikle bir GPU'ya ihtiyaç duyar?
Kararlı Difüzyon mimarisine genel bakış
Stable Diffusion, 2022'de tanıtılan, metinsel istemlerden yüksek doğrulukta görüntüler üretebilen bir gizli difüzyon modelidir. Bir metin kodlayıcı (genellikle CLIP tabanlı) tarafından yönlendirilen UNet tabanlı bir sinir ağı kullanarak gizli bir gösterimdeki gürültüyü yinelemeli olarak iyileştirerek çalışır. İşlem, her biri büyük matris çarpımları ve yüksek boyutlu tensörler arasında evrişimler gerektiren binlerce gürültü giderme adımını içerir.
GPU'ların makine öğrenimi çıkarımındaki rolü
GPU'lar, matris ve vektör işlemleri için optimize edilmiş binlerce çekirdeğe sahip olarak paralel işlemede mükemmeldir. Bu mimari, difüzyon tabanlı modellerin merkezinde yer alan tensör hesaplamalarını önemli ölçüde hızlandırır. Bir GPU olmadan, bir CPU üzerindeki çıkarımlar çok daha yavaş olabilir ve bu da genellikle gerçek zamanlı veya etkileşimli kullanımı pratik olmaktan çıkarır. Açıklayıcı bir kıyaslama olarak, Kararlı Difüzyon'un yalnızca CPU'ya yönelik erken uygulamaları, modern GPU'larda iki saniyeden daha kısa bir süreye kıyasla gürültü giderme adımı başına 30 saniyeden fazla sürebilir.
GPU olmadan Stable Diffusion'ı çalıştırabilir miyim?
Geleneksel yalnızca CPU yaklaşımları
Modelin ilk günlerinde, topluluk üyeleri varsayılan PyTorch "difüzörler" kütüphanesini kullanarak CPU'larda Stable Diffusion çalıştırmayı denediler. İşlevsel olarak mümkün olsa da, bu yaklaşım aşırı gecikmeden muzdaripti: tek bir 512x512 görüntü oluşturmak, üst düzey çok çekirdekli bir CPU'da birkaç dakika sürebilirdi ve bu da çoğu kullanıcı için pratik olmamasına neden olurdu.
Son araç seti geliştirmeleri
Kararlı Difüzyon için OpenVINO 2025.2 desteği
Intel'in OpenVINO AI araç takımı, Haziran 2025.2'te 2025 sürümünü yayınladı ve hem CPU'larda hem de entegre NPU'larda Stable Diffusion 3.5 Large Turbo ve SD‑XL Inpainting dahil olmak üzere çeşitli üretken AI modelleri için destek ekledi. Bu güncelleme, Intel mimarileri için uyarlanmış niceleme ve grafik optimizasyonları ile optimize edilmiş çıkarım sağlar.
PyTorch Inductor CPP arka uç iyileştirmeleri
PyTorch geliştirme topluluğu CPU çıkarım performansını etkin bir şekilde geliştiriyor. Inductor CPP arka ucu artık Intel CPU'larda Kararlı Difüzyon dahil olmak üzere temel modellerin en son teknoloji (SOTA) yürütülmesini hedefliyor. Ölçütler rekabetçi GEMM performansını ve iyileştirilmiş bellek kullanımını gösteriyor ve GPU tabanlı çıkarımla aradaki farkı daraltıyor.
Özel CPU hızlandırma projeleri
Açık kaynaklı bir proje olan FastSD CPU, Latent Consistency Models ve Adversarial Diffusion Distillation kullanarak Stable Diffusion çıkarımını yeniden uygular. Örnekleme sürecini çok çekirdekli CPU'lar için uyarlanmış daha az sayıda, daha verimli adımlara damıtarak önemli hızlanmalar elde eder.
Hangi donanım ve yazılım yalnızca CPU'ya yönelik Kararlı Yayılımı destekler?
Intel OpenVINO ve on‑die NPU'lar
OpenVINO™, vektör talimatlarını (örneğin, AVX‑512) ve grafik optimizasyonlarını kullanarak PyTorch veya ONNX'ten CPU çıkarımı için optimize edilmiş bir biçime model dönüşümünü kolaylaştırır. Ayrıca, Intel'in son mobil ve masaüstü SoC'leri, tensör iş yüklerini boşaltabilen sinirsel işlem birimlerini (NPU'lar) entegre ederek uyumlu donanımlarda performansı daha da artırır.
AMD Ryzen AI Max+395 APU
AMD'nin Ryzen AI Max+395'i (kod adı Strix Halo) yüksek performanslı CPU çekirdeklerini özel bir NPU ve büyük birleşik bellekle harmanlıyor. Bu APU, ayrı GPU'lar olmadan yerel Kararlı Difüzyon çıkarımı için sınıfının en iyisi performansı iddia ederek üretken AI uygulamalarını hedefliyor.
Topluluk odaklı projeler: stable-diffusion.cpp ve hibrit çıkarım
CPU için tasarlanmış hafif C++ uygulaması stable‑diffusion.cpp, Apple M2 Pro aygıtlarında 4.8 kata kadar hız artışı sağlayan Winograd tabanlı 1D evrişim optimizasyonları gibi akademik geliştirmeler gördü. Bu tür çapraz platformlu, minimum bağımlılık araçları yalnızca CPU dağıtımını daha uygulanabilir hale getirir (arxiv.orgCPU ve küçük ölçekli GPU veya NPU kaynaklarını birleştiren hibrit stratejiler de dengeli maliyet ve performans açısından ilgi görüyor.
OEM ve anakart yardımcı programı desteği
ASRock AI QuickSet v1.0.3i gibi OEM yardımcı programları artık OpenVINO optimizasyonlarıyla Stable Diffusion WebUI'nin tek tıklamayla kurulumunu sağlayarak, derin teknik uzmanlığa sahip olmayan kullanıcılar için Intel tabanlı anakartlarda kurulumu basitleştiriyor.
GPU olmadan çalışmanın performans açısından dezavantajları nelerdir?
Hız ve verim karşılaştırmaları
Optimize edilmiş araç takımlarıyla bile, CPU çıkarımı GPU'dan daha yavaş kalır. Örneğin, 2025.2 çekirdekli bir Intel Xeon'da OpenVINO 16 kullanmak, dakikada 0.5-1 görüntü verebilirken, bir RTX 5'da dakikada 10-4090 görüntü verebilir. FastSD CPU ve özel NPU'lar bu boşluğu bir nebze daraltabilir, ancak gerçek zamanlı etkileşimli üretim hala erişilemez durumdadır.
Kalite ve hassasiyet hususları
CPU için optimize edilmiş veri yolları genellikle bellek bant genişliğini azaltmak için niceleme (örneğin, FP16, INT8) kullanır ve bu da tam hassasiyetli GPU çalıştırmalarına kıyasla küçük hatalara yol açabilir. OpenVINO'nun Xeon CPU'larındaki FP16 hassasiyeti, belirli belirteç işlemlerinde %10'a kadar gecikme bozulması gösterdi ve bu da sürekli ayarlamanın gerekli olduğunu gösteriyor.
Maliyet ve erişilebilirlik hususları
GPU'lar önemli ön maliyetler taşıyabilirken (özellikle üst seviyede), modern CPU'lar çoğu masaüstü ve dizüstü bilgisayarda standart olarak gelir. Mevcut CPU donanımından yararlanmak, bulut GPU hizmetlerini kullanamayan veya kullanmayı tercih etmeyen hobiciler, eğitimciler ve gizlilik bilincine sahip kullanıcılar için engelleri azaltır.
Yalnızca CPU çıkarımı ne zaman uygundur?
Prototipleme ve deneme
Erken deneyler veya düşük hacimli üretim görevleri, özellikle ekstra donanım maliyetlerine katlanmadan hızlı mühendislik veya model değişiklikleri keşfederken, CPU çıkarımının daha yavaş hızlarını tolere edebilir.
Düşük maliyetli veya uç dağıtım
Ayrık GPU'lardan yoksun uç cihazlar (endüstriyel bilgisayarlar, gömülü sistemler ve mobil iş istasyonları gibi) yalnızca CPU kurulumlarından yararlanır. NPU'lar ve özel talimat setleri, kısıtlı ortamlarda dağıtıma olanak tanır.
Gizlilik ve çevrimdışı gereksinimler
Tamamen yerel olarak CPU üzerinde çalışması, hassas verilerin cihazdan asla çıkmamasını sağlar; bu da sağlık, savunma veya sıkı veri yönetimi gerektiren herhangi bir bağlamdaki uygulamalar için kritik önem taşır.
CPU çıkarımı için Stable Diffusion nasıl kurulur ve optimize edilir?
Difüzörler ve PyTorch ile ortam kurulumu
PyTorch'u CPU desteğiyle kurun:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Sarılma Yüz Difüzörlerini Takın:
pip install diffusers transformers accelerate
OpenVINO ile modelleri dönüştürme
Modeli ONNX'e aktarın:
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")
OpenVINO ile optimize edin:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Karma hassasiyet ve nicelemenin kullanılması
- Desteklenen yerlerde FP16 kullanın; eski CPU'larda BF16 veya INT8'e geri dönün.
- ONNX Runtime ve OpenVINO gibi araçlar, doğruluk kaybını en aza indirmek için niceleme araç takımlarını içerir.
İş parçacığı ve bellek optimizasyonu
- Pin iplik yakınlığını fiziksel çekirdeklere bağlar.
- Artırmak
intra_op_parallelism_threadsveinter_op_parallelism_threadsPyTorch'tatorch.set_num_threads()CPU'nun çekirdek sayısına uyması için. - Performansı ciddi şekilde düşürebilecek takas işlemlerini önlemek için bellek kullanımını izleyin.
Başlamak
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
Geliştiriciler erişebilir Kararlı Difüzyon API'si (Kararlı Difüzyon 3.5 Büyük API vb) aracılığıyla Kuyrukluyıldız API'si.
Hakkında daha fazla ayrıntı Kararlı-Difüzyon XL 1.0 API ve Kararlı Difüzyon 3.5 Büyük API vb. Comet API'deki daha fazla Model bilgisi için lütfen bkz. API belgesi.CometAPI'deki Fiyat:
- kararlılık-ai/kararlı-difüzyon-3.5-büyük: API çağrısı başına 0.208 ABD doları.
- kararlılık-ai/kararlı-difüzyon-3.5-orta: Çağrı başına 0.112 ABD doları.
- stabilite-ai/kararlı-difüzyon-3.5-büyük-turbo: API çağrısı başına 0.128 ABD doları.
- kararlılık-ai/kararlı-yayılma-3: Çağrı başına 0.112 ABD doları
- kararlılık-yapay zeka/kararlı-yayılma: Çağrı başına 0.016 ABD doları
Bu fiyatlandırma yapısı, geliştiricilerin projelerini aşırı harcama yapmadan verimli bir şekilde ölçeklendirmelerine olanak tanır.
Sonuç
GPU olmadan Stable Diffusion çalıştırmak bir zamanlar teorik bir egzersizdi; bugün, birçok kullanıcı için pratik bir gerçekliktir. Intel'in OpenVINO 2025.2, PyTorch'un Inductor arka ucu, AMD'nin AI destekli APU'ları ve FastSD CPU ve stable-diffusion.cpp gibi topluluk projeleri gibi araç setlerindeki gelişmeler, üretken AI'ya erişimi toplu olarak demokratikleştirdi. Performans ve hassasiyet takasları devam ederken, yalnızca CPU çıkarımı, maliyet, erişilebilirlik ve gizliliğin en önemli olduğu yerlerde yeni olasılıkların kilidini açar. Mevcut donanım, yazılım araç setlerini ve optimizasyon stratejilerini anlayarak, özel ihtiyaçlarınızı karşılayan yalnızca CPU Stable Diffusion dağıtımını özelleştirebilir ve AI destekli görüntü sentezinin gücünü hemen hemen her cihaza getirebilirsiniz.