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"FastSD CPU" CPU 만을 사용해서 이미지를 생성한다. LCM 이나 OpenVINO 를 사용하는듯.
예전에 한번 써보고 관심 없었는데, 갑자기 CPU 로 사용하는건 어떨까 해서 찾아봤다.
스텝은 4 이하로 설정하는게 핵심이다. 4 이하로 설정해도 품질이 좋은 이미지를 생성하기 위해 여러가지 작업을 한다. 물론 그렇지 않은 모델보다는 떨어지지만, 속도가 매우 중요한 경우에는 이 방법밖에 없다.
i7-7700K 에서 1장 생성하는데 약 30초 정도 걸린다. 품질도 생각보다는 좋다.
아래와 같이 LCM-LoRA 모델을 사용했다. OpenVINO 로 사용해도 속도는 크게 달라지지 않았다. OpenVINO를 사용해 성능을 향상시키려면 최신 CPU가 필요한것 같기도 하다. 예를 들어 AVX-VNNI 를 지원하는 CPU 말이다. (OpenVINO 는 AVX2 를 지원하는 CPU 에서 사용할 수 있다)
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Stable Diffusion - LCM(Latent Consistency Model)
FastSD CPU
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Stable Diffusion 에서 성능을 강화한 모델을 CPU 로 돌려보았다. CPU만으로 생성하는 방법은 Stable Diffusion - FastSD CPU 을 읽어보자.
CPU 사양은 i7-7700K 인데, 결론은 계속 못 돌릴것 같다. 발열이 너무 심하다. TDP 91W 라는 수치가 믿기지 않을 정도의 발열이다. 80°C 넘는건 기본(80°C 는 CPU 의 1차 발열 제한 수치다) 이고 100°C 에 육박한다. 스로틀링 걸린거 같은데 7700K 가 망가질까봐 더이상 돌려보지 않았다.
※ i7-7700K 의 열 사양
- TDP: 91W
- Thermal Solution: PCG 2015D (130W)
- T JUNCTION: 100°C
105°C 넘어가면 아예 CPU 가 종료(시스템 종료)되는걸로 알려져있다. T JUNCTION 이 사용하기에 안전한 CPU 의 온도이기 때문에 100°C 까지 버틴다는 의미다. 단 CPU 온도가 100°C 부근이라면 쓰로틀링 걸리는 중일 수 있으니 성능도 같이 확인해보자.
Stable Diffusion 를 CPU으로 돌린거라 코어 4개가 모두 사용중이고 AVX, AVX2 를 사용하고 있다. 원래 AVX 를 사용하면 발열이 심해진다거 알려져 있기 때문에, 어느 정도 온도가 높을꺼라고, 한 80 도 정도까지는 생각했다. 하지만, 100도 일줄은 몰랐다. SD 는 수시간, 수십시간씩 실행하기 때문에 100도를 유지하면서 몇일씩 실행하는건 무리다. 게다가 현재 달아준건 수냉이기 때문에 코어 히트싱크 부근에 물이 끓어 순간적으로 기포 생길까봐 무서워서 못하겠다. (염려된다는거지 실질적인 문제가 있다는건 아니다)
- 차라리 GT 1030 이라도 쓰는게 좋아 보인다. 이건 발열이라도 없으니 말이다. 에혀. 인텔의 삽질을 내가 느낄줄이야. 나중에 AMD 로도 해봐야 겠다.
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Stability AI 의 Stable Diffusion 3 (SD3) 가 주춤한 사이 FLUX.1 이 공개되었습니다. 8월 1일에 공개되었는데 이제 주목하게 되었네요. Stable Diffusion 시리즈를 만든 개발자 중 일부가 나와 Black Forest Labs 라는 회사를 차렸는데, 이 회사의 첫번째 생성형 AI입니다. 독일 회사입니다.
FLUX.1 의 성능이 매우 좋다고 해서 관심을 많이 가지고 있습니다. 전 아직 안 써 봤습니다만, SD3 보다는 좋아보입니다. SD3 는 라이선스에 이슈가 있어서 아직까지는 대중화 될지 안될지 모릅니다. FLUX.1 의 경우 특히 "손"도 잘 그리는것으로 알고 있습니다. 엄청난 성능에 SD3 로는 대응이 안되어서 Stability AI 에서는 SD 3.1 을 내놓을 예정이라 합니다.
현재 SD 는 개발사에서 제공한 모델이 주류가 아닙니다. SD1.5 의 경우 개발사에서 제공한 모델보다는, 수많은 사용자들이 만든 모델들을 사용하고 있고요, Dreamshaper 8 정도가 유명합니다. 저도 제가 병합한걸 쓰고 있습니다. SDXL 의 경우 개발사에서 제공한 모델 보다는, 사용자들이 학습시킨 Pony Diffusion 이나 Animagine XL, JuggernautXL v9 기반의 모델이 더 널리 쓰이고 있죠. 심지어 Novel AI 3 도 SDXL 기반으로 알려져 있고 꽤 성능이 좋죠. 이후에 나온 SD3 나 FLUX.1 도 마찬가지일거라 생각합니다. 사용자들이 학습시키려면 라이선스가 중요한데 일단 SD3 는 사용하기 어렵겠네요. 약 6개월 정도 후면 사용자들이 학습시킨 모델이 나올텐데 이떄쯤에 판가름 되겠죠.
FLUX.1 은 Pro, Dev, Schnell 의 3가지로 제공되는데 Pro 는 유료고, 공개된 건 Dev 와 Schnell 입니다. 120억개 파라메터를 가지고 있습니다. "Schnell"은 4스텝 고속 추론 모델이라 성능이 더 좋은 "Dev" 모델이 주가 될겁니다. 약어로 "FLUX.1 D"라고 부르네요. 아직 Stable Diffusion WebUI (SDUI) 에서는 지원이 안되고, Stable Diffusion WebUI Forge (SDF) 에서 지원된다고 하네요. SDF 는 예전에 VRAM 이 낮은 기기에서도 느리지만 이미지 생성이 되어서 한때 잘 썼었는데요, 다시 보니깐 반갑네요. (물론 같은 파라메터를 주어도 SDUI 와 유사한 이미지를 만들지 않습니다. 내부 알고리즘이 호환이 안되는거라서요)
FLUX 라는건 "선속"이라는 의미입니다. 특정 공간에서의 어떤 물리량의 "흐름"을 의미합니다. 주변에서 흔히 볼 수 있는 FLUX 라는 용어는 광선속을 이야기할때 주로 사용합니다. 광선속의 단위가 루멘, 칸델라, 럭스이고, 조명 기구의 밝기를 나타냅니다. 단위 면적당 광자의 흐름을 나타내죠.
Black Forest Labs
GitHub - black-forest-labs/flux: Official inference repo for FLUX.1 models
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FLUX.1 Dev 사용하기
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굉장히 오래 전부터 써 오던 서비스가 결국 종료된다고 하네요.
천리안입니다. 한 30년 넘게 써 왔던거 같네요. PC통신을 천리안으로 처음 시작했기 때문에 감회가 남다르네요.
메일까지 종료되기 때문에 메일 주소부터 옮겨야 합니다. 카드부터 시작해서 도메인 등등 다 옮겨야 하네요. 어쨌든 꽤 큰 작업이 될듯 합니다. 나우누리도 서비스 종료된지 오래고, 결국 PC통신의 유물들이 모두 종료되었네요.
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나우누리 서비스 종료
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싱크클로즈 취약점은 AMD CPU 에서 발견된 취약점으로, ring 0 모드 (커널 모드)에서 SMM (System Management Mode) 락이 활성화되어있어도 SMM 설정을 변경할 수 있는 취약점이라고 합니다. SMM 설정의 변경은 주로 AGESA 설정을 변경 (버전 변경) 할 때 사용합니다.
게스트 메모리 취약점, SMM 락 바이패스 취약점이라고도 합니다. IOActive 라는 보안 업체에서 발견했고, Sinkclose 라는 이름을 붙였습니다.
현재 패치가 나와있는 상태입니다. 바이오스를 패치해야하며,
Ryzen 3000 번대: AGESA 1.2.0.cc
Ryzen 4000 번대: AGESA 1.2.0.cb
Ryzen 5000 번대: AGESA 1.2.0.cb
Ryzen 7000 번대: AGESA 1.2.0.1
Ryzen 8000 번대: AGESA 1.2.0.1
으로 업데이트 하면 됩니다.
제가 사용하는 마더보드는 바이오스가 아직 안 나왔네요.
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https://www.amd.com/en/resources/product-security/bulletin/amd-sb-7014.html
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2024.10.09 AGESA 1.2.0Cc 바이오스 업데이트 완료!
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CivitAI 에서 비슷한 그림을 보고 내 식대로 따라 만들었다. 역시 이미지는 영감을 잘 받아야 좋은 이미지가 나온다. 역시 사진은 빛을 어떻게 담느냐고 AI 에서도 마찬가지다. 빛을 어떻게 표현하느냐가 관건이다.
LoRA 를 괘 많이 사용해서인지 얼굴 표현하는것도 잘 안되었다. 결국 ADetailer 를 사용했다.
날갯짓 하는 포즈도 여러개 나오긴 했는데 전부 손가락 표현이 이상해서 모두 삭제. 에혀.
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메이크업은 좋은데 눈매가 내가 원하는 눈매는 아니다. 뭔가 깊은 생각에 잠겨있는듯한 눈매가 좋아서 말이다.우수(憂愁, 근심 걱정)에 젖은 눈매가 나오긴 하는데 그건 좋아하진 않는다.
이건 메이크업 한 눈매다. 어쨋뜬 맘에 드는 12장 추려 올렸다.
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체크 포인트 바꾼 김에 한번 생성해보았다. 여태까지는 메이크업을 안한 얼굴이었는데, 이번에는 메이크업 관련 프롬프트를 주었다. 그래서인지 얼굴이 조금 더 하얗게 나왔다. 붉은 입술도 아마 그래서 나온거 같다.
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필자가 보유하고 있는 Kabylake 마더보드인 H270 마더보드에 32GB 메모리 모듈을 설치했다. 결과적으로 잘 작동했다.
Skylake/Kabylake 지원 보드인 H270 보드에 32MB 메모리 모듈 사용했다.
스펙상으로, i7-7700K 는 최대 64GB 메모리를 지원하고, 마더보드에서도 최대 64GB 메모리를 지원한다고 되어있긴 하지만, 32GB 메모리 모듈 2개를 지원하는지는 확실하지 않았다. 지원될 것이란 생각은 했었지만 말이다.
i7-7700K 의 메모리 사양
ASUS PRIME H270-PLUS 마더보드의 메모리 사양. 최대 64GB 으로 써 있다.
설치해보니 잘 인식된다. 부팅도 이상 없이 잘 되었다. CPU는 i7-7700K, 마더보드 바이오스는 최신 버전인 2001 을 사용했다.
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2025.04.04
128 GB 는 아니고 96GB (64 GB + 32 GB) 에 도전했다. 결과적으로는 성공했고 부팅도 잘 된다. (Ubuntu 24.04 사용) 이 정도면 128GB 도 될 거라고 생각하지만 이걸 테스트 하려면 메인 PC의 메모리를 빼야 하는 큰 작업이라서 안하려 한다.
H270 보드에 96GB 메모리를 설치했다.
위에도 나와있듯 Skylake / Kabylake 에서 128GB 메모리 지원이 공식 지원은 아니기 때문에, 반드시 마더보드의 바이오스를 최신버전으로 설치하고 해야 한다. 즉 안되면 어쩔 수 없는 셈. 하지만 아마도 ASUS 보드 사용하고 최신 바이오스 사용하면 다 될것 같다. 다른 제조사의 마더보드도 바이오스 최신버전 사용하면 될것 같다.
마더보드 제조사의 BIOS 배포 내역을 보다보면 어느 시점에 메모리 관련 호환성/안정화 관련 바이오스가 업데이트되는 경우가 있다. 예를 들어 아래와 같은 릴리즈 노트 말하는 거다. 이런 BIOS 는 반드시 업데이트 해야 한다.
ASUS PRIME H270-PLUS의 BIOS 릴리즈 노트중, 2018/04/12 에 메모리 호환 개선 업데이트가 있다.
리눅스에서도 잘 인식된다.
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당근에서 구매. 개당 6만원씩 2개 구매했다. 파트넘버는 M378A4G43AB2-CWE 으로 PC4-12800 32GB 메모리 모듈이다.
잘 인식되고 메모리 테스트도 해봤는데 이슈 없다. 원래 메모리는 중고거래에 주의해야할 만한 사항이 없다. 초기 불량이 있는게 아닌이상, 고장이 나질 않는 제품이기도 하다. 그래서 중고거래에 꺼리낌이 없다.
4000MHz 으로 오버 시도해봤지만 안되었다. 일단 포기. 나중에 시간나면 3600MHz 는 해볼 생각이다.
메모리 달아놓고 바로 가상 메모리를 없앴다. 10GB 정도의 가상메모리를 사용했었는데 기존보다 32GB 가 증설되었으니 필요 없어진 셈이다. 가상메모리를 사용하지 않으면 꽤 빨라진다.
가상 메모리를 0 MB 으로 변경했다.
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2024.08.10
DDR4-3600 으로 오버클럭 했다. 전압은 1.25 V 로 했다. 다른건 건드리지 않았다. CL 은 26으로 설정된듯. CL값이 높긴 하지만 그래도 이게 더 빠르기 때문에 이대로 사용할 생각이다.
Infinity Fabric 과 1:1 로 매핑되어있다.
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