Stable Diffusion đã cách mạng hóa lĩnh vực AI tạo sinh, giúp tổng hợp văn bản thành hình ảnh chất lượng cao có thể tiếp cận được với nhiều người dùng. Theo truyền thống, chạy Stable Diffusion cục bộ yêu cầu một bộ xử lý đồ họa rời (GPU) do nhu cầu tính toán lớn của mô hình. Tuy nhiên, những phát triển gần đây trong bộ công cụ phần mềm, kiến trúc phần cứng và tối ưu hóa do cộng đồng thúc đẩy đã bắt đầu thay đổi mô hình này. Bài viết này khám phá xem bạn có thể chạy Stable Diffusion mà không cần GPU chuyên dụng hay không và bằng cách nào, tổng hợp tin tức và nghiên cứu mới nhất để cung cấp hướng dẫn toàn diện, chuyên nghiệp.
Stable Diffusion là gì và tại sao nó thường đòi hỏi GPU?
Tổng quan về kiến trúc khuếch tán ổn định
Stable Diffusion là một mô hình khuếch tán tiềm ẩn được giới thiệu vào năm 2022, có khả năng tạo ra hình ảnh có độ trung thực cao từ các lời nhắc văn bản. Nó hoạt động bằng cách tinh chỉnh nhiễu theo từng bước trong biểu diễn tiềm ẩn bằng mạng nơ-ron dựa trên UNet, được hướng dẫn bởi bộ mã hóa văn bản (thường dựa trên CLIP). Quá trình này bao gồm hàng nghìn bước khử nhiễu, mỗi bước đòi hỏi phép nhân ma trận lớn và phép tích chập trên các tenxơ có chiều cao.
Vai trò của GPU trong suy luận học máy
GPU vượt trội về xử lý song song, có hàng nghìn lõi được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận và vectơ. Kiến trúc này tăng tốc đáng kể các phép tính tenxơ, vốn là trọng tâm của các mô hình dựa trên khuếch tán. Nếu không có GPU, suy luận trên CPU có thể chậm hơn nhiều lần, thường khiến việc sử dụng tương tác hoặc theo thời gian thực trở nên không thực tế. Là một chuẩn mực minh họa, các triển khai ban đầu chỉ dành cho CPU của Stable Diffusion có thể mất hơn 30 giây cho mỗi bước khử nhiễu so với chưa đến hai giây trên GPU hiện đại.
Tôi có thể chạy Stable Diffusion mà không cần GPU không?
Các phương pháp tiếp cận chỉ sử dụng CPU truyền thống
Trong những ngày đầu của mô hình, các thành viên cộng đồng đã cố gắng chạy Stable Diffusion trên CPU bằng thư viện “diffusers” PyTorch mặc định. Mặc dù có thể thực hiện được về mặt chức năng, nhưng cách tiếp cận này lại có độ trễ cực lớn: việc tạo một hình ảnh 512×512 duy nhất có thể mất vài phút trên CPU đa lõi cao cấp, khiến cho hầu hết người dùng không thực tế.
Cải tiến bộ công cụ gần đây
Hỗ trợ OpenVINO 2025.2 cho Stable Diffusion
Bộ công cụ AI OpenVINO của Intel đã phát hành phiên bản 2025.2 vào tháng 2025 năm 3.5, bổ sung hỗ trợ cho một số mô hình AI tạo sinh—bao gồm Stable Diffusion XNUMX Large Turbo và SD‑XL Inpainting—trên cả CPU và NPU tích hợp. Bản cập nhật này cho phép suy luận được tối ưu hóa với lượng tử hóa và tối ưu hóa đồ thị được thiết kế riêng cho kiến trúc Intel.
Cải tiến phần phụ trợ CPP của PyTorch Inductor
Cộng đồng phát triển PyTorch đã tích cực cải thiện hiệu suất suy luận của CPU. Nền tảng Inductor CPP hiện hướng đến việc thực hiện các mô hình chính hiện đại (SOTA), bao gồm cả Stable Diffusion, trên CPU Intel. Điểm chuẩn cho thấy hiệu suất GEMM cạnh tranh và khả năng sử dụng bộ nhớ được cải thiện, thu hẹp khoảng cách với suy luận dựa trên GPU.
Các dự án tăng tốc CPU chuyên dụng
FastSD CPU, một dự án nguồn mở, triển khai lại suy luận khuếch tán ổn định bằng cách sử dụng Mô hình nhất quán tiềm ẩn và Chưng cất khuếch tán đối nghịch. Nó đạt được tốc độ tăng đáng kể bằng cách chưng cất quy trình lấy mẫu thành ít bước hơn, hiệu quả hơn, được thiết kế riêng cho CPU đa lõi.
Phần cứng và phần mềm nào hỗ trợ Stable Diffusion chỉ dành cho CPU?
Intel OpenVINO và NPU tích hợp
OpenVINO™ hợp lý hóa việc chuyển đổi mô hình từ PyTorch hoặc ONNX thành định dạng được tối ưu hóa cho suy luận CPU, tận dụng các lệnh vectơ (ví dụ: AVX‑512) và tối ưu hóa đồ thị. Ngoài ra, các SoC di động và máy tính để bàn gần đây của Intel tích hợp các đơn vị xử lý thần kinh (NPU) có khả năng giảm tải khối lượng công việc tensor, giúp tăng cường hiệu suất hơn nữa trên phần cứng tương thích.
Bộ vi xử lý AMD Ryzen AI Max+395
Ryzen AI Max+395 của AMD—tên mã là Strix Halo—kết hợp lõi CPU hiệu suất cao với NPU chuyên dụng và bộ nhớ hợp nhất lớn. APU này nhắm đến các ứng dụng AI tạo sinh, khẳng định hiệu suất tốt nhất trong phân khúc cho suy luận khuếch tán ổn định cục bộ mà không cần GPU rời.
Các dự án do cộng đồng thúc đẩy: stable-diffusion.cpp và suy luận lai
Việc triển khai C++ nhẹ, stable-diffusion.cpp, được thiết kế cho CPU, đã chứng kiến những cải tiến về mặt học thuật như tối ưu hóa tích chập 2D dựa trên Winograd, mang lại tốc độ tăng lên tới 4.8 lần trên các thiết bị Apple M1 Pro. Các công cụ phụ thuộc tối thiểu, đa nền tảng như vậy giúp việc triển khai chỉ dành cho CPU khả thi hơn (arxiv.org). Các chiến lược kết hợp giữa CPU và GPU hoặc NPU quy mô nhỏ cũng đang được ưa chuộng vì cân bằng giữa chi phí và hiệu suất.
Hỗ trợ tiện ích OEM và bo mạch chủ
Các tiện ích OEM như ASRock AI QuickSet v1.0.3i hiện cung cấp khả năng cài đặt Stable Diffusion WebUI chỉ bằng một cú nhấp chuột với các tối ưu hóa của OpenVINO, giúp đơn giản hóa việc thiết lập trên bo mạch chủ chạy Intel cho người dùng không có chuyên môn kỹ thuật sâu.
Những đánh đổi về hiệu suất khi chạy mà không có GPU là gì?
So sánh tốc độ và thông lượng
Ngay cả với bộ công cụ được tối ưu hóa, suy luận của CPU vẫn chậm hơn GPU. Ví dụ, sử dụng OpenVINO 2025.2 trên Intel Xeon 16 lõi có thể tạo ra 0.5–1 hình ảnh mỗi phút, so với 5–10 hình ảnh mỗi phút trên RTX 4090. CPU FastSD và NPU chuyên dụng có thể thu hẹp khoảng cách này phần nào, nhưng việc tạo tương tác theo thời gian thực vẫn nằm ngoài tầm với.
Cân nhắc về chất lượng và độ chính xác
Các đường ống được tối ưu hóa cho CPU thường dựa vào lượng tử hóa (ví dụ: FP16, INT8) để giảm băng thông bộ nhớ, điều này có thể gây ra các hiện tượng nhỏ so với các lần chạy GPU có độ chính xác đầy đủ. Độ chính xác FP16 của OpenVINO trên CPU Xeon đã cho thấy độ trễ giảm tới 10% trong một số hoạt động mã thông báo, cho thấy cần phải điều chỉnh liên tục.
Cân nhắc về chi phí và khả năng tiếp cận
Trong khi GPU có thể có chi phí trả trước đáng kể—đặc biệt là ở phân khúc cao cấp—CPU hiện đại là tiêu chuẩn trong hầu hết máy tính để bàn và máy tính xách tay. Tận dụng phần cứng CPU hiện có giúp giảm rào cản cho những người đam mê, nhà giáo dục và người dùng có ý thức về quyền riêng tư, những người không thể hoặc không muốn sử dụng dịch vụ GPU đám mây.
Khi nào thì suy luận chỉ sử dụng CPU là phù hợp?
Nguyên mẫu và thử nghiệm
Các thử nghiệm ban đầu hoặc tác vụ tạo khối lượng thấp có thể chịu được tốc độ suy luận CPU chậm hơn, đặc biệt là khi khám phá kỹ thuật nhanh chóng hoặc sửa đổi mô hình mà không phải chịu thêm chi phí phần cứng.
Triển khai chi phí thấp hoặc biên
Các thiết bị biên không có GPU rời—chẳng hạn như PC công nghiệp, hệ thống nhúng và máy trạm di động—được hưởng lợi từ các thiết lập chỉ có CPU. NPU và bộ lệnh chuyên dụng cho phép triển khai trong các môi trường hạn chế.
Yêu cầu về quyền riêng tư và ngoại tuyến
Chạy hoàn toàn cục bộ trên CPU đảm bảo dữ liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi thiết bị, rất quan trọng đối với các ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe, quốc phòng hoặc bất kỳ bối cảnh nào yêu cầu quản lý dữ liệu chặt chẽ.
Làm thế nào để thiết lập và tối ưu hóa Stable Diffusion cho suy luận CPU?
Thiết lập môi trường với Diffusers và PyTorch
Cài đặt PyTorch với sự hỗ trợ của CPU:
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Lắp đặt máy khuếch tán tinh dầu ôm sát khuôn mặt:
pip install diffusers transformers accelerate
Chuyển đổi mô hình với OpenVINO
Xuất mô hình sang 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")
Tối ưu hóa với OpenVINO:
mo --input_model sd3.5_turbo.onnx --data_type FP16 --output_dir openvino_model
Tận dụng độ chính xác và lượng tử hóa hỗn hợp
- Sử dụng FP16 khi được hỗ trợ; quay lại BF16 hoặc INT8 trên các CPU cũ hơn.
- Các công cụ như ONNX Runtime và OpenVINO bao gồm bộ công cụ lượng tử hóa để giảm thiểu mất độ chính xác.
Tối ưu hóa luồng và bộ nhớ
- Mối liên kết giữa ren và lõi vật lý.
- Tăng lên
intra_op_parallelism_threadsvàinter_op_parallelism_threadstrong PyTorchtorch.set_num_threads()để phù hợp với số lượng lõi của CPU. - Theo dõi mức sử dụng bộ nhớ để tránh việc hoán đổi, có thể làm giảm nghiêm trọng hiệu suất.
Bắt đầu
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Các nhà phát triển có thể truy cập API khuếch tán ổn định (Phân tán ổn định 3.5 API lớn v.v.) thông qua Sao chổiAPI.
Thêm chi tiết về API khuếch tán ổn định XL 1.0 và Phân tán ổn định 3.5 API lớn v.v., Để biết thêm thông tin về Mô hình trong Comet API, vui lòng xem Tài liệu API.Giá trong CometAPI:
- ổn định-ai/ổn định-khuếch tán-3.5-lớn: 0.208 đô la cho mỗi lần tạo lệnh gọi API.
- ổn định-ai/ổn định-khuếch tán-3.5-trung bình: 0.112 đô la cho mỗi cuộc gọi.
- ổn định-ai/ổn định-khuếch tán-3.5-turbo lớn: 0.128 đô la cho mỗi lần tạo lệnh gọi API.
- ổn định-ai/ổn định-khuếch tán-3: $0.112 cho mỗi cuộc gọi
- ổn định-ai/ổn định-khuếch tán: $0.016 cho mỗi cuộc gọi
Cấu trúc giá này cho phép các nhà phát triển mở rộng quy mô dự án của mình một cách hiệu quả mà không phải chi tiêu quá mức.
Kết luận
Chạy Stable Diffusion mà không cần GPU trước đây chỉ là bài tập lý thuyết; ngày nay, nó đã trở thành hiện thực đối với nhiều người dùng. Những tiến bộ trong các bộ công cụ như OpenVINO 2025.2 của Intel, Inductor backend của PyTorch, APU hỗ trợ AI của AMD và các dự án cộng đồng như FastSD CPU và stable-diffusion.cpp đã cùng nhau dân chủ hóa quyền truy cập vào AI tạo ra. Mặc dù vẫn còn sự đánh đổi giữa hiệu suất và độ chính xác, nhưng suy luận chỉ dành cho CPU mở ra những khả năng mới trong đó chi phí, khả năng truy cập và quyền riêng tư là tối quan trọng. Bằng cách hiểu các bộ công cụ phần cứng, phần mềm và chiến lược tối ưu hóa khả dụng, bạn có thể tùy chỉnh triển khai Stable Diffusion chỉ dành cho CPU đáp ứng các nhu cầu cụ thể của mình—mang sức mạnh của tổng hợp hình ảnh do AI điều khiển đến hầu như mọi thiết bị.