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在英特尔 CPU 上加速 Stable Diffusion 推理
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MatrixYao

在英特尔 CPU 上加速 Stable Diffusion 推理

前一段时间，我们向大家介绍了最新一代的 英特尔至强 CPU（代号 Sapphire Rapids），包括其用于加速深度学习的新硬件特性，以及如何使用它们来加速自然语言 transformer 模型的分布式微调和推理。

本文将向你展示在 Sapphire Rapids CPU 上加速 Stable Diffusion 模型推理的各种技术。后续我们还计划发布对 Stable Diffusion 进行分布式微调的文章。

在撰写本文时，获得 Sapphire Rapids 服务器的最简单方法是使用 Amazon EC2 R7iz 系列实例。由于它仍处于预览阶段，你需要注册才能获得访问权限。与之前的文章一样，我使用的是 r7iz.metal-16xl 实例（64 个 vCPU，512GB RAM），操作系统镜像为 Ubuntu 20.04 AMI (ami-07cd3e6c4915b2d18)。

本文的代码可从 Gitlab 上获取。我们开始吧！

Diffusers 库

Diffusers 库使得用 Stable Diffusion 模型生成图像变得极其简单。如果你不熟悉 Stable Diffusion 模型，这里有一个很棒的 图文介绍。

首先，我们创建一个包含以下库的虚拟环境：Transformers、Diffusers、Accelerate 以及 PyTorch。

virtualenv sd_inference
source sd_inference/bin/activate
pip install pip --upgrade
pip install transformers diffusers accelerate torch==1.13.1

然后，我们写一个简单的基准测试函数，重复推理多次，最后返回单张图像生成的平均延迟。

import time

def elapsed_time(pipeline, prompt, nb_pass=10, num_inference_steps=20):
	# warmup
	images = pipeline(prompt, num_inference_steps=10).images
	start = time.time()
	for _ in range(nb_pass):
		_ = pipeline(prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, output_type="np")
	end = time.time()
	return (end - start) / nb_pass

现在，我们用默认的 float32 数据类型构建一个 StableDiffusionPipeline，并测量其推理延迟。

from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
prompt = "sailing ship in storm by Rembrandt"
latency = elapsed_time(pipe, prompt)
print(latency)

平均延迟为 32.3 秒。正如这个英特尔开发的 Hugging Face Space 所展示的，相同的代码在上一代英特尔至强（代号 Ice Lake）上运行需要大约 45 秒。

开箱即用，我们可以看到 Sapphire Rapids CPU 在没有任何代码更改的情况下速度相当快！

现在，让我们继续加速它吧！

Optimum Intel 与 OpenVINO

Optimum Intel 用于在英特尔平台上加速 Hugging Face 的端到端流水线。它的 API 和 Diffusers 原始 API 极其相似，因此所需代码改动很小。

Optimum Intel 支持 OpenVINO，这是一个用于高性能推理的英特尔开源工具包。

Optimum Intel 和 OpenVINO 安装如下：

pip install optimum[openvino]

相比于上文的代码，我们只需要将 StableDiffusionPipeline 替换为 OVStableDiffusionPipeline 即可。如需加载 PyTorch 模型并将其实时转换为 OpenVINO 格式，你只需在加载模型时设置 export=True。

from optimum.intel.openvino import OVStableDiffusionPipeline
...
ov_pipe = OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, export=True)
latency = elapsed_time(ov_pipe, prompt)
print(latency)

# Don't forget to save the exported model
ov_pipe.save_pretrained("./openvino")

OpenVINO 会自动优化 bfloat16 模型，优化后的平均延迟下降到了 16.7 秒，相当不错的 2 倍加速。

上述 pipeline 支持动态输入尺寸，对输入图像 batch size 或分辨率没有任何限制。但在使用 Stable Diffusion 时，通常你的应用程序仅限于输出一种（或几种）不同分辨率的图像，例如 512x512 或 256x256。因此，通过固定 pipeline 的输出分辨率来解锁更高的性能增益有其实际意义。如果你需要不止一种输出分辨率，您可以简单地维护几个 pipeline 实例，每个分辨率一个。

ov_pipe.reshape(batch_size=1, height=512, width=512, num_images_per_prompt=1)
latency = elapsed_time(ov_pipe, prompt)

固定输出分辨率后，平均延迟进一步降至 4.7 秒，又获得了额外的 3.5 倍加速。

如你所见，OpenVINO 是加速 Stable Diffusion 推理的一种简单有效的方法。与 Sapphire Rapids CPU 结合使用时，和至强 Ice Lake 的最初性能的相比，推理性能加速近 10 倍。

如果你不能或不想使用 OpenVINO，本文下半部分会展示一系列其他优化技术。系好安全带！

系统级优化

扩散模型是数 GB 的大模型，图像生成是一种内存密集型操作。通过安装高性能内存分配库，我们能够加速内存操作并使之能在 CPU 核之间并行处理。请注意，这将更改系统的默认内存分配库。你可以通过卸载新库来返回默认库。

jemalloc 和 tcmalloc 是两个很有意思的内存优化库。这里，我们使用 jemalloc，因为我们测试下来，它的性能比 tcmalloc 略好。jemalloc 还可以用于针对特定工作负载进行调优，如最大化 CPU 利用率。详情可参考jemalloc 调优指南。

sudo apt-get install -y libjemalloc-dev
export LD_PRELOAD=$LD_PRELOAD:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so
export MALLOC_CONF="oversize_threshold:1,background_thread:true,metadata_thp:auto,dirty_decay_ms: 60000,muzzy_decay_ms:60000"

接下来，我们安装 libiomp 库来优化多核并行，这个库是 英特尔 OpenMP* 运行时库 的一部分。

sudo apt-get install intel-mkl
export LD_PRELOAD=$LD_PRELOAD:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libiomp5.so
export OMP_NUM_THREADS=32

最后，我们安装 numactl 命令行工具。它让我们可以把我们的 Python 进程绑定到指定的核，并避免一些上下文切换开销。

numactl -C 0-31 python sd_blog_1.py

使用这些优化后，原始的 Diffusers 代码只需 11.8 秒 就可以完成推理，快了几乎 3 倍，而且无需任何代码更改。这些工具在我们的 32 核至强 CPU 上运行得相当不错。

我们还有招。现在我们把 英特尔 PyTorch 扩展（Intel Extension for PyTorch，IPEX）引入进来。

IPEX 与 BF16

IPEX 扩展了 PyTorch 使之可以进一步充分利用英特尔 CPU 上的硬件加速功能，包括 AVX-512 、矢量神经网络指令(Vector Neural Network Instructions，AVX512 VNNI) 以及 先进矩阵扩展 (AMX)。

我们先安装 IPEX。

pip install intel_extension_for_pytorch==1.13.100

装好后，我们需要修改部分代码以将 IPEX 优化应用到 pipeline 的每个模块（你可以通过打印 pipe 对象罗列出它有哪些模块），其中之一的优化就是把数据格式转换为 channels-last 格式。

import torch
import intel_extension_for_pytorch as ipex
...
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)

# to channels last
pipe.unet = pipe.unet.to(memory_format=torch.channels_last)
pipe.vae = pipe.vae.to(memory_format=torch.channels_last)
pipe.text_encoder = pipe.text_encoder.to(memory_format=torch.channels_last)
pipe.safety_checker = pipe.safety_checker.to(memory_format=torch.channels_last)

# Create random input to enable JIT compilation
sample = torch.randn(2,4,64,64)
timestep = torch.rand(1)*999
encoder_hidden_status = torch.randn(2,77,768)
input_example = (sample, timestep, encoder_hidden_status)

# optimize with IPEX
pipe.unet = ipex.optimize(pipe.unet.eval(), dtype=torch.bfloat16, inplace=True, sample_input=input_example)
pipe.vae = ipex.optimize(pipe.vae.eval(), dtype=torch.bfloat16, inplace=True)
pipe.text_encoder = ipex.optimize(pipe.text_encoder.eval(), dtype=torch.bfloat16, inplace=True)
pipe.safety_checker = ipex.optimize(pipe.safety_checker.eval(), dtype=torch.bfloat16, inplace=True)

我们使用了 bloat16 数据类型，以利用 Sapphire Rapids CPU 上的 AMX 加速器。

with torch.cpu.amp.autocast(enabled=True, dtype=torch.bfloat16):
    latency = elapsed_time(pipe, prompt)
    print(latency)

经过此番改动，推理延迟从 11.9 秒进一步减少到 5.4 秒。感谢 IPEX 和 AMX，推理速度提高了 2 倍以上。

还能榨点性能出来吗？能，我们将目光转向调度器（scheduler）！

调度器

Diffusers 库支持为每个Stable Diffusion pipiline 配置调度器(scheduler)，用于在去噪速度和去噪质量之间找到最佳折衷。

根据文档所述：“截至本文档撰写时，DPMSolverMultistepScheduler 能实现最佳的速度/质量权衡，只需 20 步即可运行。” 我们可以试一下 DPMSolverMultistepScheduler。

from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
...
dpm = DPMSolverMultistepScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=dpm)

最终，推理延迟降至 5.05 秒。与我们最初的 Sapphire Rapids 基线（32.3 秒）相比，几乎快了 6.5 倍！

运行环境: Amazon EC2 r7iz.metal-16xl, Ubuntu 20.04, Linux 5.15.0-1031-aws, libjemalloc-dev 5.2.1-1, intel-mkl 2020.0.166-1, PyTorch 1.13.1, Intel Extension for PyTorch 1.13.1, transformers 4.27.2, diffusers 0.14, accelerate 0.17.1, openvino 2023.0.0.dev20230217, optimum 1.7.1, optimum-intel 1.7

总结

在几秒钟内生成高质量图像的能力可用于许多场景，如 2C 的应用程序、营销和媒体领域的内容生成，或生成合成数据以扩充数据集。

如你想要在这方面起步，以下是一些有用的资源：

如果你有任何问题或反馈，请通过 Hugging Face 论坛 告诉我们。

感谢垂阅！

英文原文: https://huggingface.co/blog/stable-diffusion-inference-intel 原文作者：Julien Simon，Ella Charlaix 译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。