Linux上部署Stable Diffusion的硬件要求是什么

一、核心硬件要求

• GPU（显卡）：是Stable Diffusion运行的关键硬件，需满足以下条件：
• 最低配置：NVIDIA显卡（支持CUDA），显存≥4GB（如GTX 1050 Ti、RTX 3050），可运行基础模型但可能频繁出现显存不足（如生成高分辨率图像时崩溃）。
• 推荐配置：NVIDIA显卡（支持CUDA），显存≥8GB（如RTX 3060、RTX 4060），能流畅处理1024×1024分辨率图像及复杂任务（如风格迁移、模型微调）；更高显存（如12GB及以上）可支持更大模型（如Stable Diffusion XL）或多任务并行。
• CPU：
• 最低配置：x86架构（Intel/AMD），至少4核（如Intel i5-10400、AMD Ryzen 5 3600），能满足基础推理需求但可能成为瓶颈（如生成多张图像时延迟高）。
• 推荐配置：x86架构（Intel/AMD），至少6核（如Intel i7-12700、AMD Ryzen 7 5800X），配合超线程技术可提升多任务处理能力，尤其适合批量生成或模型训练。
• 内存（RAM）：
• 最低配置：至少8GB，当显存不足时，内存会作为临时存储（如显存溢出时，内存需承接部分计算任务），但可能导致程序运行缓慢或崩溃。
• 推荐配置：至少16GB，能满足基础模型及中等分辨率图像生成需求；32GB及以上可支持高分辨率（如2048×2048）或多模型同时运行，显著减少虚拟内存使用（避免依赖机械硬盘的慢速存储）。
• 存储：
• 最低配置：至少20GB可用空间（SSD优先），用于安装Stable Diffusion WebUI、依赖库及基础模型（如Stable Diffusion v1-5，约10GB）。
• 推荐配置：至少50GB可用空间（NVMe SSD最佳），用于存储大型模型（如Stable Diffusion XL，约20GB+）、生成的图像（尤其是高分辨率）及缓存文件；NVMe SSD的高速读写可将模型加载时间从分钟级缩短至秒级。

二、其他注意事项

• 显卡驱动：需安装最新版NVIDIA驱动（支持CUDA 11.0及以上），确保显卡与PyTorch等深度学习框架兼容（如CUDA 11.8适配PyTorch 2.0）。
• 网络要求：需稳定高速网络（如100Mbps及以上），用于下载模型文件（如从Hugging Face或Civitai）及依赖库（如PyTorch、Transformers）。
• 系统兼容性：推荐使用Ubuntu 20.04及以上版本（如Ubuntu 22.04、Fedora 39），这些发行版对CUDA、NVIDIA驱动及Python环境的支持更稳定，减少兼容性问题。