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在TDX节点池中使用CPU加速Stable Diffusion XL Turbo的文生图推理

更新时间：2024-02-27 05:44
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您可以在ACK集群使用阿里云第八代企业级实例ECS g8i作为Worker节点，并结合IPEX技术来加速文生图模型的推理速度。您也可以在集群中创建TDX机密虚拟机节点池，并将示例服务迁移至其中，提升推理服务数据的安全性。本文以Stable Diffusion XL Turbo模型为例，介绍如何在合理运用CPU加速策略和模型推理的前提下，基于g8i CPU实例获得类似于GPU实例的使用体验，实现稳定、高效、高性价比且安全机密的文生图服务。

背景信息

阿里云第八代企业级实例g8i

阿里云第八代企业级通用计算实例ECS g8i采用CIPU+飞天技术架构，搭载最新的Intel第五代至强可扩展处理器（代号EMR），性能进一步提升。同时，ECS g8i实例拥有AMX加持的AI能力增强，拥有AI增强和全面安全防护的两大特色优势。此外，ECS g8i实例全量支持Intel® TDX技术能力。您无需更改业务应用代码，即可将工作负载部署到可信执行环境（TEE，Trusted Execution Environment）中，不仅能有效降低技术门槛，还支持以极低的性能损耗为大模型等AI应用提供隐私增强算力。请参见通用型实例规格族g8i。

Intel® TDX

Intel® TDX是一项基于CPU硬件的云服务器ECS保护技术，TDX实例的CPU寄存器、内存数据、中断处理等均受到CPU硬件的机密保护，云厂商和外部攻击者均无法监控或篡改TDX实例的内部运行状态（如运行的进程、计算中的敏感数据等）。关于Intel® TDX技术的更多信息，请参见Intel® Trusted Domain Extension（Intel® TDX）。

Intel® TDX可以为您的实例和应用提供默认的安全保护，即您可以将现有应用直接迁移至TDX实例上并获得TDX能力带来的安全保护，而无需重新开发现有的应用程序。

IPEX

Intel® Extension for PyTorch（IPEX）是由Intel开源并维护的一个PyTorch扩展库，大幅度提升了使用PyTorch在Intel处理器上运行AI应用，尤其是深度学习应用的性能。Intel正不断为PyTorch贡献IPEX的优化性能，为PyTorch社区提供最新的Intel硬件和软件改进。更多信息，请参见IPEX。

重要

  • 阿里云不对第三方模型“Stable Diffusion”和“stabilityai/sdxl-turbo”的合法性、安全性、准确性进行任何保证，阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。

  • 您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规，并就使用第三方模型的合法性、合规性自行承担相关责任。

  • 本文的示例服务仅用于教程实践、功能测试、POC等场景，其结果数据仅为参考值，实际数据可能会因您的操作环境而发生变化。

前提条件

  • 已在华北2（北京）地域创建一个ACK集群Pro版。具体操作，请参见创建Kubernetes托管版集群。

  • 准备节点池

    • 普通节点池：已在集群内创建一个使用阿里云第八代企业级实例g8i的节点池，且满足以下要求：

      • 地域及可用区：在ECS实例支持的地域和可用区内。更多信息，请参见ECS实例规格可购买地域总览。

      • 实例规格：CPU为16 vCPU及以上，推荐使用ecs.g8i.4xlarge、ecs.g8i.8xlarge或ecs.g8i.12xlarge。

      • 磁盘空间：节点池内节点可用磁盘空间为200GiB以上（可设置节点系统盘大于200GiB或者增加一块大于200GiB的数据盘）。

    • TDX机密计算节点池：如您需要将示例应用无缝迁移到TDX机密计算节点池，为推理服务提供数据安全保护，准备工作请参见前提条件。

  • 已通过kubectl工具连接集群。具体操作，请参见通过kubectl连接Kubernetes集群。

步骤一：准备Stable Diffusion XL Turbo模型

本示例服务使用的Stable Diffusion XL Turbo模型为stabilityai/sdxl-turbo。

操作步骤

使用官方stabilityai/sdxl-turbo模型
自定义stabilityai/sdxl-turbo模型

将以下示例代码保存为values.yaml文件。您也可以根据集群节点池内的实例规格来调整资源配置。

resources:
   limits:
     cpu: "16"
     memory: 32Gi
   requests:
     cpu: "14"
     memory: 24Gi

您可以使用存储在OSS上的自定义stabilityai/sdxl-turbo模型。请创建具有OSS访问权限的RAM用户并获取其AccessKey，供下文步骤使用。

操作步骤

  1. 将以下示例代码保存为models-oss-secret.yaml。

    apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: models-oss-secret
  namespace: default
stringData:
  akId: <yourAccessKeyID>  # 替换为RAM用户的AccessKey ID。
  akSecret: <yourAccessKeySecret>  # 替换为RAM用户的AccessKey Secret。

  2. 执行以下命令，创建Secret。

    kubectl create -f models-oss-secret.yaml

    预期输出：

    secret/models-oss-secret created

  3. 将以下内容保存为models-oss-pv.yaml。

    apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: models-oss-pv
  labels:
    alicloud-pvname: models-oss-pv
spec:
  capacity:
    storage: 50Gi
  accessModes:
    - ReadOnlyMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  csi:
   driver: ossplugin.csi.alibabacloud.com
   volumeHandle: models-oss-pv
   nodePublishSecretRef:
     name: models-oss-secret
     namespace: default
   volumeAttributes:
     bucket: "<yourBucketName>"  # 替换为待挂载的OSS Bucket的名称。
     url: "<yourOssEndpoint>"  # 替换为待挂载的OSS的接入域名，推荐使用内网地址。本示例使用oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com。
     otherOpts: "-o umask=022 -o max_stat_cache_size=0 -o allow_other"
     path: "/models"  # 模型存放路径，该路径下需要存在stabilityai/sdxl-turbo目录。

    关于OSS参数配置的更多信息，请参见方式一：使用Secret创建静态卷PV及PVC。

  4. 执行以下命令创建静态卷PV。

    kubectl create -f models-oss-pv.yaml

    预期输出：

    persistentvolume/models-oss-pv created

  5. 将以下内容保存为models-oss-pvc.yaml。

    apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: models-oss-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadOnlyMany
  resources:
    requests:
      storage: 50Gi
  selector:
    matchLabels:
      alicloud-pvname: models-oss-pv

  6. 执行以下命令创建静态卷PVC。

    kubectl create -f models-oss-pvc.yaml

    预期输出：

    persistentvolumeclaim/models-oss-pvc created

  7. 将以下示例代码保存为values.yaml。

    您可以根据集群节点池内的实例规格调整来资源配置。

    resources:
   limits:
     cpu: "16"
     memory: 32Gi
   requests:
     cpu: "14"
     memory: 24Gi

useCustomModels: true
volumes:
  models:
    name: data-volume
    persistentVolumeClaim:
      claimName: models-oss-pvc

服务部署配置说明values.yaml

展开查看完整的values.yaml

 
# 工作负载副本数
replicaCount: 1

# 镜像
image:
  repository: registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/eric-dev/stable-diffusion-ipex
  pullPolicy: IfNotPresent
  tag: "v0.1.5"             # 包含官方stabilityai/sdxl-turbo模型文件
  tagOnlyApi: "v0.1.5-lite"  # 不包含官方stabilityai/sdxl-turbo模型文件，需要自行挂载模型文件，详见下方useCustomModels的说明

# 使用自定义的私有镜像时，指定包含镜像拉取凭证的 secret
imagePullSecrets: []

# 图片在容器内的保存路径
outputDirPath: /tmp/sd

# 是否使用自定义的stabilityai/sdxl-turbo模型
useCustomModels: false

volumes:
  # outputDirPath对应的挂载配置
  output:
    name: output-volume
    emptyDir: {}
  # useCustomModels为true时，配置自定义的stabilityai/sdxl-turbo模型挂载配置
  # 模型文件必须放在挂载目录中的stabilityai/sdxl-turbo子目录下
  models:
    name: data-volume
    persistentVolumeClaim:
      claimName: models-oss-pvc
#    hostPath:
#      path: /data/models
#      type: DirectoryOrCreate


# 对外暴露的服务配置
service:
  type: ClusterIP
  port: 5000

# 容器资源配置
resources:
   limits:
     cpu: "16"
     memory: 32Gi
   requests:
     cpu: "14"
     memory: 24Gi

# 工作负载更新策略
strategy:
  type: RollingUpdate

# 工作负载调度配置
nodeSelector: {}
tolerations: []
affinity: {}

# 容器安全配置
securityContext:
   capabilities:
     drop:
     - ALL
   runAsNonRoot: true
   runAsUser: 1000

# 是否为工作负载启用HPA自动伸缩
# https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
autoscaling:
  enabled: false
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 3
  targetCPUUtilizationPercentage: 80
  targetMemoryUtilizationPercentage: 90

步骤二：部署示例服务

  1. 执行以下命令，在集群内部署一个使用IPEX加速的Stable Diffusion XL Turbo模型。

    helm install stable-diffusion-ipex https://aliacs-app-catalog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pre/charts-incubator/stable-diffusion-ipex-0.1.7.tgz -f values.yaml

    预期输出：

    NAME: stable-diffusion-ipex
LAST DEPLOYED: Mon Jan 22 20:42:35 2024
NAMESPACE: default
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None

  2. 等待约10分钟，然后执行以下命令检查Pod状态，确保运行正常。

    kubectl get pod |grep stable-diffusion-ipex

    预期输出：

    stable-diffusion-ipex-65d98cc78-vmj49   1/1     Running            0                1m44s

服务部署完成后，对外提供了一个文生图API。关于API的说明，请参见API说明。

步骤三：测试示例服务

操作步骤

  1. 执行以下命令，将Stable Diffusion XL Turbo模型服务转发到本地。

    kubectl port-forward svc/stable-diffusion-ipex 5000:5000

    预期输出：

    Forwarding from 127.0.0.1:5000 -> 5000
Forwarding from [::1]:5000 -> 5000

  2. 使用提示词，请求本地服务生成图片。

    本步骤以生成512x512或1024x1024的图片为例。

    512x512的图片
    1024x1024的图片

    执行以下命令，使用提示词A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.请求本地的服务执行任务，生成图片。

    curl -X POST http://127.0.0.1:5000/api/text2image \
	-d '{"prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.", "number": 1}'

    预期输出：

    {
  "averageImageGenerationTimeSeconds": 2.0333826541900635,
  "generationTimeSeconds": 2.0333826541900635,
  "id": "9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70",
  "meta": {
    "input": {
      "batch": 1,
      "model": "stabilityai/sdxl-turbo",
      "number": 1,
      "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
      "size": "512x512",
      "step": 4
    }
  },
  "output": [
    {
      "latencySeconds": 2.0333826541900635,
      "url": "http://127.0.0.1:5000/images/9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70/0_0.png"
    }
  ],
  "status": "success"
}

    您可以在浏览器中访问输出包含的URL，查看生成的图片。

    执行下面的命令，使用提示词A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.请求本地的服务执行任务，生成图片。

    curl -X POST http://127.0.0.1:5000/api/text2image \
	-d '{"prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.", "number": 1, "size": "1024x1024"}'

    预期输出：

    {
  "averageImageGenerationTimeSeconds": 8.635204315185547,
  "generationTimeSeconds": 8.635204315185547,
  "id": "ac341ced-430d-4952-b9f9-efa57b4eeb60",
  "meta": {
    "input": {
      "batch": 1,
      "model": "stabilityai/sdxl-turbo",
      "number": 1,
      "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
      "size": "1024x1024",
      "step": 4
    }
  },
  "output": [
    {
      "latencySeconds": 8.635204315185547,
      "url": "http://127.0.0.1:5000/images/ac341ced-430d-4952-b9f9-efa57b4eeb60/0_0.png"
    }
  ],
  "status": "success"
}

    您可以在浏览器中访问输出包含的URL，查看生成的图片。

测试数据

以下为容器服务ACK团队使用不同ECS g8i实例规格在Stable Diffusion XL Turbo模型中生成512x512、1024x1024图片的耗时信息。下表结果数据仅为实验参考，实际数据可能会因您的操作环境而发生变化。

实例规格

Pod Request/Limit

参数

单次平均耗时

（512x512）

单次平均耗时

（1024x1024）

实例规格

Pod Request/Limit

参数

单次平均耗时

（512x512）

单次平均耗时

（1024x1024）

ecs.g8i.4xlarge

（16 vCPU 64 GiB）

14/16

batch: 1

step: 4

2.2s

8.8s

ecs.g8i.8xlarge

（32 vCPU 128 GiB）

24/32

batch: 1

step: 4

1.3s

4.7s

ecs.g8i.12xlarge

（48 vCPU 192 GiB）

32/32

batch: 1

step: 4

1.1s

3.9s

（可选）步骤四：将服务迁移到TDX机密虚拟机节点池

示例服务部署完成后，您可以将该应用无缝迁移到TDX机密计算节点池中，为您的推理服务提供数据安全保护。

前提条件

  • 已在ACK集群内创建一个TDX机密虚拟机节点池，且TDX机密虚拟机节点池需满足其使用限制。具体操作，请参见创建TDX机密虚拟机计算节点池。

    同时，TDX机密虚拟机节点池还需满足以下条件：

    • 实例规格：CPU为16 vCPU及以上（推荐使用ecs.g8i.4xlarge）。

    • 磁盘空间：节点池内节点可用磁盘空间为200GiB以上（可设置节点系统盘大于200GiB或者增加一块大于200GiB的数据盘）。

    • 节点标签：配置节点标签为nodepool-label=tdx-vm-pool。

操作步骤

  1. 将以下内容保存为tdx_values.yaml。

    关于values.yaml的完整说明，请参见服务部署配置说明values.yaml。

    说明

    此处以为TDX机密虚拟机节点池配置了标签nodepool-label=tdx-vm-pool为例。如果您配置了其他标签，需替换nodeSelector中nodepool-label取值。

    nodeSelector:
  nodepool-label: tdx-vm-pool

  2. 执行以下命令，将部署的Stable Diffusion示例模型迁移到TDX机密计算节点池。

    helm upgrade stable-diffusion-ipex https://aliacs-app-catalog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/pre/charts-incubator/stable-diffusion-ipex-0.1.7.tgz -f tdx_values.yaml

    预期输出：

    Release "stable-diffusion-ipex" has been upgraded. Happy Helming!
NAME: stable-diffusion-ipex
LAST DEPLOYED: Wed Jan 24 16:38:04 2024
NAMESPACE: default
STATUS: deployed
REVISION: 2
TEST SUITE: None

  3. 等待约10分钟，然后检查Pod状态，确保运行正常。

    kubectl get pod |grep stable-diffusion-ipex

    预期输出：

    stable-diffusion-ipex-7f8c4f88f5-r478t   1/1     Running            0                1m44s

  4. 参见步骤三：测试示例服务，再次测试部署在TDX机密计算节点池中的Stable Diffusion示例模型。

参考资料

API说明

当您使用stabilityai/sdxl-turbo模型部署Stable Diffusion XL Turbo服务后，该服务对外提供了一个文生图API。API说明如下。

请求语法

POST /api/text2image

请求参数

参数

类型

说明

prompt

string

提示词。

number

integer

图片数量。最终生成的图片数量为number*batch。

size

string

图片大小。默认值：512x512。

可选值：

  • 512x512

  • 1024x1024

step

integer

生成图片时使用的步数配置。默认值：4。

batch

integer

生成图片时使用的批大小配置。默认值：1。

请求示例

 
{
  "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
  "number": 1
}

响应参数

参数名称

参数类型

参数说明

id

string

任务ID。

averageImageGenerationTimeSeconds

float

每批图片的平均生成时间。单位：秒。

generationTimeSeconds

float

生成所有图片的耗时。单位：秒。

meta

object

任务元数据信息。

meta.input

object

任务输入数据。

meta.input.model

string

使用的模型名称。

meta.input.batch

integer

生成图片时使用的批大小配置。

meta.input.step

integer

生成图片时使用的步数配置。

meta.input.number

integer

图片数量。最终生成的图片数量为number*batch。

output

array

生成的图片信息。

当请求参数number的值大于1时，将额外使用所有生成的图片合成一张名为image_grid.png的图片，方便您一次性预览所有图片。

output[].url

string

图片访问地址。只有当工作负载副本数为1时，才能通过该地址在浏览器中查看图片。

output[].latencySeconds

float

生成该批次图片的耗时。单位：秒。

status

string

任务状态。

响应示例

 
{
  "averageImageGenerationTimeSeconds": 2.0333826541900635,
  "generationTimeSeconds": 2.0333826541900635,
  "id": "9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70",
  "meta": {
    "input": {
      "batch": 1,
      "model": "stabilityai/sdxl-turbo",
      "number": 1,
      "prompt": "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k.",
      "size": "512x512",
      "step": 4
    }
  },
  "output": [
    {
      "latencySeconds": 2.0333826541900635,
      "url": "http://127.0.0.1:5000/images/9ae43577-170b-45c9-ab80-69c783b41a70/0_0.png"
    }
  ],
  "status": "success"
}

性能比对

在ACK集群的TDX机密虚拟机节点池中，通过采用ECS g8i实例并结合AMX + IPEX技术，能够有效加速文生图模型的推理速度，并可以开启TEE实现对模型推理的安全保护。本实践教程采用阿里云第八代（Intel至强第五代处理器）ecs.g8i.4xlarge机型运行stabilityai/sdxl-turbo模型及相关的微调模型为例，展示如何实现高性价比、模型安全的文生图推理服务。

从推理速度的绝对性能来看，CPU的推理速度仍然与A10的GPU实例有所差距。采用ecs.g8i.8xlarge的CPU机型、step为30、batch为16时，图片生成速度为0.14 images/s；采用A10的GPU实例、step为30，batch为16时，图片生成速度为0.4 images/s。但从最佳图像生成质量的推理性能来看，采用ecs.g8i.8xlarge的CPU机型、step为4、batch为16时，图像生成速度为1.2 images/s，仍可实现秒级出图性能。

因此，通过合理运用CPU加速策略和文生图模型推理的最佳实践，ECS g8i等第八代CPU实例可用于替代GPU实例，提供稳定、高效、高性价比且安全机密的文生图服务。

在追求性价比、模型安全TEE和大规模资源供给的文生图推理场景下，建议采用ecs.g8i.4xlarge机型运行stabilityai/sdxl-turbo及相关的微调模型，以最优性价比的方式提供高质量的文生图服务。

  • 使用ecs.g8i.8xlarge实例代替ecs.gn7i-c8g1.2xlarge时，可有效节省约9%的成本，并依然保持1.2 images/s的图像生成速度。

  • 使用ecs.g8i.4xlarge实例替代ecs.gn7i-c8g1.2xlarge时，图像生成速度降为0.5 images/s，但可有效节省超过53%的成本。

说明

不同地域的ECS实例价格请以云服务器ECS定价中的实例价格页签定价为准。

展开查看不同CPU、GPU机型相关的结果数据

CPU机型

本实践使用阿里云ecs.g8i.8xlarge机型，展示了不同Benchmark取值下及使用不同应用模型时的性能结果。具体信息参见下表。更多信息，请参见Benchmark Tools：lambda-diffusers。

本结果数据仅为参考值，实际数据可能会因您的操作环境而发生变化。

实例规格

AlibabaCloud ecs.g8i.8xlarge 32vCPU，128GiB VM, EMR

AlibabaCloud ecs.g8i.8xlarge 32vCPU，128GiB VM, EMR

step

4

30

模型

sdxl-turbo

stable-diffusion-2-1-base

执行命令

python sd_pipe_sdxl_turbo.py --bf16 --batch 1 --height 512 --width 512 --repeat 5 --step 4 --prompt "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k"

python sd_pipe_infer.py --model /data/models/stable-diffusion-2-1-base --bf16 --batch 1 --height 512 --width 512 --repeat 5 --step 30 --prompt "A panda listening to music with headphones. highly detailed, 8k"

性能趋势

image

image

GPU机型

重要

下方数据源于Lambda Diffusers的测试数据，仅供参考。其Benchmark可能会发生变化。实际数据及更多信息请以官方页面Lambda Diffusers Benchmarking inference为准。

image

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