使用OpenVINO™在算力魔方上加速stable diffusion模型

文章作者：

英特尔AI布道师 武卓博士

英特尔物联网行业创新大使 刘力

01什么是 stable diffusion 模型

Stable Diffusion 是 stability.ai 开源的 AI 图像生成模型，实现输入文字，生成图像的功能。Stable Diffusion 将 AI 图像生成提升到了全新高度，将引发媒体创作领域的革命。

引用自：https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion

02什么是算力魔方

算力魔方是一款可以DIY的迷你主机，采用了抽屉式设计，后续组装、升级、维护只需要拔插模块。

通过选择计算模块的版本，再搭配不同额 IO 模块可以组成丰富的配置，适应不同场景。性能不够时，可以升级计算模块提升算力， IO 接口不匹配时，可以更换 IO 模块调整功能，而无需重构整个系统。

基于 OpenVINO 在算力魔方上实现 Stable Diffusion 模型的推理加速，获得了14.9秒出图(不含模型初始化)的性能。

在图像生成过程中：CPU 占用16%，内存占用7.5GB， GPU 占用100%，显存利用率98.5%。

测试代码如下所示，方便读者在算力魔方上复现：

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/main/notebooks/225-stable-diffusion-text-to-image

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那么接下来，我们就为大家划划重点，一起来看看有哪些重要的步骤、以及生成的画作效果如何吧！

在这个代码示例中，我们采用了 Stable Diffusion 模型，将模型转换为 OpenVINO 中间表示 ( IR ) 格式，以便它在英特尔 GPU 上获得高效运行。

另外，通过将 FP32 模型压缩到 FP16 ，我们将模型大小减少了一半（接近一半），而且运行所需的 RAM/VRAM 现在也少了很多。最重要的是，由于加入了英特尔 Xe 矩阵扩展（ XMX ）， GPU 处理速度也获得了显著提升。

以下是我运行这个 Notebook 得到的一些结果，非常有趣。借助英特尔锐炫 A380 独立显卡，我可以实现大约每秒 6.0 次的迭代（未使用调试模式）。这意味着生成一幅下面的高质量图像通常只需不到 10 秒钟。

图1在基于OpenVINO Notebooks 和算力魔方(英特尔锐炫 A380 )的平台上，通过“ StableDiffusion ”模型文本转图像功能生成的结果

看完了以上的 AI 作画的结果，你有没有心动、想自己动手试试呢？接下来，我们来看看你需要哪些主要步骤，就能在自己的机器上运行我们这个 StableDiffusion 的 notebook 代码示例了。

首先，这是 OpenVINO Notebooks 的仓库。它具有今天完成演示所需要的一切。

openvino_notebooks/notebooks at main · openvinotoolkit/openvino_notebooks

向右滑动查看完整代码

Stable Diffusion 位于 225-stable-diffusion-text-to-image 文件夹下。

在 notebook 代码示例中，我们不仅介绍了著名的文本转图像管道，还加入了图像转图像生成管道。但它的真正意义是什么？我们如何运行它？

管道

03如何安装

如需安装 OpenVINO Notebooks ，您可参照此处的说明（适用于 Windows ）：

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/wiki/Windows

如果您是 Linux 用户，可点击此链接：

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/wiki/Ubuntu

总体而言，您可实施以下几步：

安装 Python 3.10.x。(或下方内容）并创建一个虚拟环境

python3 -m venv openvino_env
source openvino_env/bin/activate #for linux

对目录实施 Git 克隆

git clone --depth=1 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.gitcd openvino_notebooks

安装所有的库和依赖项

pip install -r requirements.txt

运行 Jupyter Notebook

jupyter lab notebooks

运行所有单元格并等待 =)

现在，查看代码。我们切实地优化 PyTorch 管道，并使用 OpenVINO 执行代码。

首次下载和转换可能需要一点时间。完成之后，您将得到一组 IR 文件。

为了方便，我已在这里将这些预训练的优化模型更新到 huggingface，大家可以直接下载使用：

https://huggingface.co/bes-dev/stable-diffusion-v1-4-openvino

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现在，如果您有幸使用英特尔锐炫独立显卡，您便可将下图中设备名称的代码改为“ GPU ”。默认情况下，它使用“ AUTO ”，并会自动切换至检测到的 GPU 。

让它在 GPU 上运行：

自动插件。它先使用 CPU ，然后自动切换至 GPU 。

04结论

算力魔方是一款小巧而强大的计算设备，它们外形小巧、功耗低、接口丰富、可拓展性高，广泛用于教育、医疗保健、机器人、自动化和物联网等行业。

通过将算力魔方与 OpenVINO 相结合，可以实现各种复杂 AI 应用，包括加速 AI 模型的推理计算，实时图像和视频处理以及设备之间的低延迟通信等。

在算力魔方上评估 OpenVINO 的 AI 加速效果， OpenVINO Notebooks 无疑是首选。

欢迎在算力魔方上下载并安装 OpenVINO Notebooks

https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks

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审核编辑：汤梓红