CentOS安装Stable Diffusion加速

在 CentOS 上安装并加速 Stable Diffusion，关键目标是：显卡驱动 + CUDA + Python 环境 + 推理加速（xformers / SDPA）。下面给你一套可落地、常见坑较少的方案（以 CentOS 7 / 8 + NVIDIA 显卡 为例，AMD/CPU 另说）。

一、前置条件检查

1️⃣ 显卡是否支持 CUDA

lspci | grep -i nvidia

确认是 NVIDIA（RTX / A 系列）

二、安装 NVIDIA 驱动（最关键）

⚠️ CentOS 内核更新后容易掉驱动，建议固定内核

方式一（推荐）：禁用 nouveau

sudo vim /etc/default/grub
# 添加
GRUB_CMDLINE_LINUX="rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0"
sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
sudo reboot

安装驱动

sudo yum install kernel-devel gcc
sudo yum install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm
sudo yum install dkms

下载驱动（官网）：

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run

验证：

nvidia-smi

三、安装 CUDA & cuDNN

1️⃣ 安装 CUDA（推荐 11.8 或 12.x）

sudo yum install cuda-toolkit-11-8

环境变量：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2️⃣ 安装 cuDNN

sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h

验证：

nvcc -V

四、Python 环境（强烈建议 Conda）

1️⃣ 安装 Miniconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2️⃣ 创建环境

conda create -n sd python=3.10 -y
conda activate sd

五、安装 Stable Diffusion（WebUI）

1️⃣ 克隆 WebUI

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui

2️⃣ 安装 PyTorch（带 CUDA）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3️⃣ 安装依赖

pip install -r requirements.txt

六、Stable Diffusion 加速（重点）

✅ 1️⃣ 启用 xformers（强烈推荐）

pip install xformers

启动参数：

export COMMANDLINE_ARGS="--xformers"
./webui.sh

✅ 效果：

• VRAM 占用 ↓
• 生成速度 ↑ 20–50%

✅ 2️⃣ 使用 SDPA（PyTorch ≥ 2.0）

export COMMANDLINE_ARGS="--enable-sdp-no-mem"

或：

export COMMANDLINE_ARGS="--opt-sdp-attention"

✅ 3️⃣ 显存优化参数（低显存必备）

--medvram
--lowvram
--precision full --no-half

示例：

export COMMANDLINE_ARGS="--xformers --medvram"

七、模型与缓存加速

1️⃣ 模型下载加速

• HuggingFace 镜像：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

2️⃣ 模型缓存

~/.cache/huggingface/
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

八、常见问题（CentOS 特有）

九、性能参考（RTX 3060）

十、我可以继续帮你

你可以直接告诉我：
1️⃣ CentOS 版本
2️⃣ 显卡型号 & 显存
3️⃣ 是否服务器 / 无桌面
我可以给你 一条命令一条命令的定制方案 ✅