使用OpenVINO™在算力魔方上加速stable diffusion模型

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 什么是算力魔方？ 算力魔方一款可以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。 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“Stable Diffusion”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Stable Diffusion的notebook代码示例了。 首先，这是 OpenVINO Notebooks的仓库。它具有您今天完成演示所需要的一切。 openvino_notebooks/notebooks at main · openvinotoolkit/openvino_notebooksStable 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 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
sourceopenvino_env/bin/activate #for linux

对目录实施 Git 克隆

git clone--depth=1 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git
cdopenvino_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（https://huggingface.co/bes-dev/stable-diffusion-v1-4-openvino），大家可以直接下载使用现在，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。 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! 祝您编码快乐。https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks

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审核编辑 ：李倩