CentOS部署Stable Diffusion资源需求

一、硬件资源需求

1. GPU（核心瓶颈，必须为NVIDIA显卡）

• 最低要求：支持CUDA的NVIDIA显卡，显存≥4GB（如GTX 1660 Ti、RTX 2060），可运行原版SD v1.5模型（约2.3GB显存），但生成大图或多图时易出现显存溢出。
• 推荐配置：NVIDIA RTX 30系列及以上（如RTX 3050/3060/3080/3090），显存≥8GB（FP16推理）或≥6GB（INT8量化）。更高显存（如12GB+）可提升大图（如512×512以上）生成速度，支持多图并行处理。

2. CPU

• 最低要求：四核及以上（如Intel Core i5、AMD Ryzen 5），用于处理数据预处理、模型加载等辅助任务。
• 推荐配置：Intel Core i5/i7或AMD Ryzen 5/7及以上，多核心（≥6核）可加速图像生成过程中的并行计算。

3. 内存（RAM）

• 最低要求：≥8GB，可满足基础模型（如SD v1.5）的内存需求。
• 推荐配置：≥16GB（如SD v1.5 FP16推理需约4GB内存，大图或多模型加载需更多），建议32GB及以上以应对复杂任务（如微调、高分辨率生成）。

4. 存储

• 最低要求：≥12GB可用SSD空间，用于存储模型文件（如SD v1.5约4.27GB）、生成的图片及临时文件。
• 推荐配置：≥20GB SSD（优先选择512GB及以上），高速SSD可显著缩短模型加载、图片保存的时间；若需存储多个大模型（如ControlNet、LoRA），建议1TB SSD。

二、软件资源需求

1. 操作系统

• 推荐使用CentOS 7及以上版本（64位），兼容主流深度学习框架（如PyTorch）。

2. Python环境

• 版本要求：Python 3.8及以上（推荐3.10.6，部分框架对新版本支持更好）。
• 依赖管理：建议使用虚拟环境（如venv、conda），避免依赖冲突。

3. 核心依赖库

• 基础工具：Git（用于克隆代码库）、pip（用于安装Python包）。
• 深度学习框架：PyTorch（需安装支持CUDA的版本，如2.0+对应CUDA 11.8、2.1+对应CUDA 12.1），是Stable Diffusion的核心计算框架。
• 模型接口与工具：diffusers（Stable Diffusion推理库）、transformers（Hugging Face模型接口）、accelerate（多GPU/混合精度支持）、bitsandbytes（8-bit量化推理）、omegaconf（配置文件解析）。
• 其他工具：pillow（图像处理）、matplotlib（可视化）、streamlit（可选，用于Web界面）。

4. CUDA与cuDNN

• CUDA Toolkit：版本需与PyTorch兼容（如PyTorch 2.0+需CUDA 11.8、2.1+需CUDA 12.1），推荐11.8或12.x。
• cuDNN：需与CUDA版本匹配（如CUDA 11.8对应cuDNN 8.6+），用于加速GPU计算。

5. NVIDIA驱动

• 驱动版本需≥525（支持CUDA 11.8及以上），可通过nvidia-smi命令检查驱动版本。