ローカル高速化メモ

注意

torch2

torch2化、torch.compile改造ともにVRAMの消費量が増えます。
高解像度生成などでVRAMがカツカツな人は取捨選択が必要かも。
何倍も速くなるわけではない。xformersよりは良いかなってくらい。

torch.compile()でさらに高速化するが、以下の欠点があるのでお勧めしない。

コンパイルそのものに時間がかかる
モデル、解像度、Batch size変更の度にコンパイルされる
キャッシュされるので毎回コンパイルされるわけではない
WebUIにとって想定外の処理のため不安定。
Linuxのみ対応

CUDA使用率

画像生成速度には、CUDA使用率が大きく影響する。
アスカベンチで同じグラボの他人の結果より明らかに遅い場合、なんらかの原因でCUDAがフルに使われていない可能性もある。
（これを確認する場合、Win11なら、GPUスケジューリングをオフにしてタスクマネージャーで項目をクリックしてCudaに切り替えるのが簡単）
このページにある対策を行ってもアスカベンチで期待したパフォーマンスが出ない、という場合でも、高解像度やHires fixした場合は512x512単体生成よりもCUDAがフルに使われやすい傾向があるので、
もしそっちでCUDA使用率が100%近くなってて、そういう生成方法がメインだという場合は、アスカベンチで劣っていても気にしなくていい可能性もある。

ちなみに、速度が速いほどCPUのシングル性能の影響が大きくなる。旧世代CPUを使っているなら最新世代のCPUに買い替えるのもあり。

モジュールによる高速化

2023-03-19現在、たぶんこの順で速い。

1. torch2 cu118 --opt-sdp-no-mem-attention torch.compile(不安定)(Linux限定)
2. torch2 cu118 --opt-sdp-no-mem-attention
3. torch1 cu117 xformers cudnnのバージョンアップ

torch2 cu118 --opt-sdp-no-mem-attention/--opt-sdp-attention

RTX(2000～4000番台)で高速化するらしい。
環境によっては--opt-sdp-attentionのほうが高速?

WebUIのTorchバージョンが2になったので以下の手順は不要になりました。
Attentionの最適化はWebUIの設定から有効化できます。

手順
1.venv,repositoriesフォルダ削除あるいはvenv上で pip uninstall torch torchvision -y
2.git pullしてwebuiを最新版にする
3.webui-user.batを以下に書き換えて実行。--xformersはつけないこと!

@echo off

set PYTHON=
set GIT=
set COMMANDLINE_ARGS=--opt-sdp-no-mem-attention --opt-channelslast
set TORCH_COMMAND=pip install torch==2.0.1 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

call webui.bat

5.起動したらウェブブラウザでhttp://127.0.0.1:7860にアクセス。一番下に"torch: 2.0.1+cu118"と記載があれば成功

プレビュー版のインストール方法

あらかじめ古いバージョンをアンインストールしてから、venv内で以下のコマンドを実行する。

pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118

詳細説明

導入した人たちの感想（ある程度集まったらまとめます）

297今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ d112-SwXs)2023/03/19(日) 20:04:41.62ID:pGBhW2el0
ワイも
torch: 2.0.0+cu118
にして、xformersじゃなくsdpっていうのにしたんやけど
30it/sが35it/sになったから効果はあったと思うわ

ただし生成結果が変わって前の絵を全て捨てる事になる諸刃の剣やな

336今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ a1c3-7LVk)2023/03/19(日) 20:55:05.01ID:Mipkannl0>>345
torch2.0にしたらなんかVRAMの消費量上がる？
なんかすぐにメモリアウトするし、生成後にメモリ使用率が下がらんくなった
当方3060TI　vram8Gや

459今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ 1154-CSnB)2023/03/20(月) 01:02:56.60ID:fmUx+vru0
>>449
起動時のコマンドラインに--opt-sdp-no-mem-attention付けた？x-formerの代わりや
--opt-sdp-attentionの方が速いとか言うけどこっちは生成する度に結果が微妙に違うガバガバやし上とほぼ速度差なかったわ

467今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ 13ba-2lPJ)2023/03/20(月) 01:26:42.72ID:0uuy3D7h0>>516
torch2にしたらddetailer使えなくなってた

488今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ 1154-BQ3C)2023/03/20(月) 02:09:36.21ID:mGnI1SHN0>>493
>>449だが、ちゃんとアスカベンチ回して全部計測してきた
RTX4070ti
　38.1s torch1.13.1+cu117
　22.2s torch1.13.1+cu117+cudnn更新
　19.9s torch2.0.0.1+cu118
元々cudnnは更新済みだったけどそこから少しだけ早くなってたけど思ったほどではなかった
こんなもんかな？

583今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ e17b-CSnB)2023/03/20(月) 10:47:01.35ID:zgEqc5Jw0
torch2入れたけどlora使った時の生成速度上がって幸せになれた

379今、天王星のwiki見てきたら軌道傾斜角(i) が0.774°だった (ﾜｯﾁｮｲ c97b-DkPe)2023/03/21(火) 18:53:37.44ID:R54ixFAd0
GTX1080でtorch2+cu118にxformerビルドして入れてみたが
大体5秒くらいしか早くならんな
RTX4090ほちい

xformers

Meta Researchが開発した最適化ライブラリ。高速化とVRAM消費減少効果がある。
インストールは1111の標準機能で簡単にできる。
このオプションをつけるとわずかに出力内容が変化し、常に同じ結果にならない。
とはいえ体感できるか難しいほど小さい変化のため気にする必要はない。

変化の検証ページ作ったので記録はこちらへ
→「xformersの検証」

対応GPU

NVIDIA
GeForce 1000番台～4000番台
GeForce 900番台以前でも動くけど逆効果だったという報告あり

導入方法

初めて導入する場合

set COMMANDLINE_ARGS= --xformers

古い環境から更新する場合

set COMMANDLINE_ARGS= --reinstall-torch --reinstall-xformers

venvを削除してからWebUIを起動する手もあり

開発版をインストールする

pip install --pre -U xformers

でコンパイル無しで導入できるようになったらしい。
なお、対応するTorchバージョンが入っている必要がある。

アスカテストのtime taken
--xformers --opt-sdp-attention　18.50
--xformers　20.30
--opt-sdp-attention　18.47
--opt-sdp-no-mem-attention　18.40
--xformers --opt-sdp-no-mem-attention　18.60
両方指定の場合はsdpが有効になってる雰囲気です

torch.compile

NVIDIAがTensorRTを使えるようにするExtensionを公開したのでそちらを推奨。改造不要でTensorRTが使える。

以下は上級者向け。
(TensorRTみたいな感じで)モデルの事前コンパイルを行うことによって、
生成処理を高速化する仕組みがtorch2には実装されている。
これを1111で使えるように改造する。

Windowsには対応していない(WSL2で動かすことになる)

手順

参考
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-...

前提として、torch2で1111が動作できていること。

1. modules/sd_hijack.pyのself.optimization_method = apply_optimizations()の前に次のコードを入れる(L171-172)
インデントの位置が前後と揃うようにする。

        try:
            import torch._dynamo as dynamo
            torch._dynamo.config.verbose = True
            torch.backends.cudnn.benchmark = True
            m.model = torch.compile(m.model, mode="reduce-overhead", fullgraph=False)
            print("Model compiled set")
        except Exception as err:
            print(f"Model compile not supported: {err}")

modeはdefault, reduce-overhead, max-autotuneから選べます
max-autotuneは10分以上かかる割に効果が薄かった
defaultだとコンパイル半分くらいで済む。こっちでも良いかも？

なお、残念ながら8GBの環境ではcompile完了前にCUDA OOMで死にました・・・。
reduce-overheadだとVRAMを食っていくけどdefaultだと消費しないので完走できる。だけど速さは感じない。
3060でreduce-overheadを試したら9.6GBだったので10GBあれば使えるかも。速さは劇的ってほどではない。
samplerは変えても再コンパイルは走らなかった。

2. repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/diffusionmodules/util.pyのcheckpointメソッドを編集(L113-114)
(これをしないとエラーになる)

- return CheckpointFunction.apply(func, len(inputs), *args)
+ return CheckpointFunction.apply(func, len(inputs), *inputs, *params)

バッチサイズ等を変えた後にGenerateを押すと返ってこなくなることがあります。リロードすると直る。この辺動作が怪しいです。

xformersは必要ない。
以下の警告が出るけど無視しても動く。

/home/user/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/torchvision/transforms/functional_tensor.py:5: 
UserWarning: The torchvision.transforms.functional_tensor module is deprecated in 0.15 and will be **removed in 0.17**. 
Please don't rely on it. You probably just need to use APIs in torchvision.transforms.functional or in torchvision.transforms.v2.functional.
  warnings.warn(

必要なかったこと

1111標準のaccelerate==0.12.0を少なくとも0.15.0以上に更新する必要がある
- この類の問題を克服するためにsd_dreambooth_extensionをpip更新ツールとして使う手がある

出来ればやりたいこと

コンパイルしたいモデルとしたくないモデルを選択したくなる気がする

--opt-channelslast

これはつけるだけ。

--xformers や --opt-sdp-no-mem-attention と併用できる。

環境によっては効果が無かったり逆に遅くなったりするらしいので比較検討しましょう。

cudnnのバージョンアップ(torch1系の場合、RTX4000シリーズでは必須)

最近のWebUIはTorch2が標準でインストールされるためこの手順は不要です。
RTX4000シリーズで古いWebUIを使用している場合のみ必要。

手順

ハードウェアアクセラレーションによるGPUスケジューリングを無効にする

VRAM消費を減らす効果がある。速度も向上するかも。
やり方はこちら
公式wikiにも記載がある
redditによれば速度が30%くらいかわることがあるとかないとか

モデルを軽量化する

ckptとvae.ptをsafetensorsに変換する
- 最近はckptよりsafetensorsで配布するほうが主流になった。
- vae.ptはWindows Defenderが誤検出を起こすので回避のためにも変換するのが良さそう
  - 変換すると場合によって容量が約半分になる(NAIはそうだった)
pruneする
- VRAMの節約になるかも?
fp16化する

fp16化の副作用として、modules.devices.NansException が発生する。
特にNovelAI系のVAEで発生しやすい(NovelAI,ClearVAE1.0,Nenhanceなどが該当)。

対策としては、fp32で計算するように強制する。(高速化としては本末転倒だけど)

--no-half や--no-half-vae を追加する。速度は落ちる。

たまに真っ黒画像が出てもいいから高速化したいのであれば、
disable-nan-checkを追加する手もある。
それと、黒画像は大体VAEが原因なのでNovelAI系VAEを使わない手もある。

VAEをckptに内蔵する

1111に標準で入っているCheckpoint Mergerでもできるようになっている
マージ対象Aに内蔵先モデルを指定して、Interpolation Method を No interpolation 指定
Bake in VAEで内蔵するVAEを選択してマージする

fp16化したモデルにマージするとVAE部分もfp16になる。
それによる高速化も起こりうるかも。
高速化しないと言っている人もいるので検証できたら追記お願いします。

ということでお気持ち表明に反証するで

Extensionsの退避

しばらく使わないときは Dreambooth Extension を削除する(もう使ってない?)
起動時間が劇的に変わる

Extensionにはinstall.pyが同梱されていて毎回起動するので、
不要なExtensionが沢山入ってるなら消すだけでだいぶ速くなるはず。

UIからオフにするだけではダメ
フォルダごと別の場所に退避させとくとか、いっそバッサリ消すとか

Stepsを減らす

出来るだけ少ないStepsでも期待通りの絵が出る方法を模索する。
Euler a以外(収束するサンプラー)で再現できないか試す。
DPM++ 2M Karrasは15Stepsでもそれなりに映えるのでおすすめ。
UniPCはもっと良い感じ。
LCMやTurboはさらに速い。10steps未満でまともな絵がでる。

メインメモリを使う

モデルのロード時間を短縮するために、あらかじめRAMに読みこんでおくことが出来る。

Settings - Stable Diffusion

Checkpoints to cache in RAM
VAE Checkpoints to cache in RAM

SuperMergeでもモデル3つのトリプルマージまでRamで高速化できるようになった。
詳しくはローカルのExtensions の SuperMerger を参照。

新しい機能などのために RamDisk が使いたくなったら ImDisk Toolkit が使いやすい。
https://sourceforge.net/projects/imdisk-toolkit/

1111 全部 RamDisk に突っ込んで高速化するのは、必要RAMのわりに恩恵がほとんど無いからおすすめしない。

WSL2で使う

1111_WSL2

以前はLinuxにするだけで1～2割速くなると言われていたが、ドライバやTorchの最適化が進んで速度やメモリ消費の差が小さくなった。
どっちが速いか比較検討してみるのが良さそう。

Linuxに入れる

仮想化ではなく生で挿入れる
Windowsと比べて多少高速化するらしい・・・？
虎の子のゲーミングPCでは厳しいやね
サブ機とかお古になったら検討してもいいかも
なおインストールが簡単かは謎

TensorRTを使う

https://github.com/NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-T...
最適化で大幅に高速化するもので最大2倍速くなるらしい。NVIDIA専用。
1111のExtensionから導入できる。

けど以下の重大な欠点があるのでベンチ以外で使い道はないかな

あらかじめ設定した解像度のみ使用可能
TensorRTモデル変換に時間がかかるしVRAM消費が激しい
LoRAはTensorRT変換で埋め込んで使えるが1つしか使えない
ControlNetのようなU-netに干渉するものは一切使えない
Extensionのインストールが不安定で失敗しやすい

venvをいったん消して作り直す

Windows再インストール並みの最終手段。
最新の1111に必要なものしか入らなくなるので軽くなる、かも。
Extension試しまくってると肥大化するので月イチくらいでやるといいかも。

GPUを買い替える

ソフトウェア側であれこれ必死にやっても劇的に速くならないのが現実。結局ハードウェアの強化が一番。
場合によっては他のパーツの買い替えも必要になるが、最も効果的。
(give me money:3000.0)

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TensorRTは拡張機能で運用が楽になったのでおすすめ
アスカベンチ基準で1.6倍程度早くなる

Posted by 名無し(ID:UkNtPSqMXA) 2023年10月25日(水) 00:51:33 返信

--opt-channelslastで使う
5u34v576.7zだけど
人によっては使わない方が良いかもしれない

ここのところ何回か環境構築してるけど
うちで3060でだと､入れないで
オプションにxformersとopt-channelslastと言う形で
Hello Asuka Benchmarkで40.03sと言う数字が出た

5u34v576.7zの中身を入れると43s台後半という酷い数字に

Posted by 名無し(ID:sfrkRBi+dw) 2023年01月09日(月) 20:42:06 返信

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注意

torch2

CUDA使用率

モジュールによる高速化

torch2 cu118 --opt-sdp-no-mem-attention/--opt-sdp-attention

プレビュー版のインストール方法

torch2.0+cu118+SDP(要検証)

xformers

対応GPU

導入方法

開発版をインストールする

torch.compile

--opt-channelslast

cudnnのバージョンアップ(torch1系の場合、RTX4000シリーズでは必須)

ハードウェアアクセラレーションによるGPUスケジューリング を無効にする

モデルを軽量化する

VAEをckptに内蔵する

Extensionsの退避

Stepsを減らす

メインメモリを使う

WSL2で使う

Linuxに入れる

TensorRTを使う

venvをいったん消して作り直す

GPUを買い替える

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