Stable Diffusion XL 性能评测指南：在速度、吞吐量和成本之间找到最佳平衡点

2025年6月27日

想在你的产品里用上 Stable Diffusion XL，但又搞不清它跑起来到底怎么样？比如出图快不快，能同时给多少人用，成本高不高。

很多人想知道一个确切的数字，但其实没有标准答案。评测 SDXL 的性能，看的是在你的具体需求下，速度、并发和成本这三者怎么平衡。

这篇文章就是想帮你搞清楚怎么根据自己的情况，来做靠谱的性能测试。

1. 先把测试条件说清楚

测试之前，得先定好规矩。不然测出来的数据没啥意义。下面这几点得想清楚。

1.1 硬件和模型

你用的是什么 GPU？是数据中心级的 A100、H100，还是消费级的 4090？GPU 的显存（VRAM）大小很重要，SDXL 这种大模型，至少需要 16GB 显存才能跑得舒服。另外，你用的推理服务是怎么优化的？有没有用上 TensorRT 这样的编译工具把模型编译成更高效的格式？或者用了 FP8/INT8 这样的低精度量化技术来加速？这些优化手段能让速度快上好几倍。模型本身，用的是 SDXL 1.0 基础版，还是像 SDXL Turbo 这种专为速度优化的“快餐版”？这些都直接决定了性能的基线。

1.2 输入和输出

这块是你最能控制的，对性能影响也是最大。

推理步数：这是最重要的一个参数。步数少，图出得快，但可能糙一点。步数多，图细致，但等的时间长。一般 20-30 步就够快，要质量就上 50 步。不同的采样器（Sampler），比如 Euler a 和 DPM++ SDE Karras，在同样步数下出的图质量和风格也不同，速度也略有差异，这个也值得一试。

图片大小：生成 1024x1024 的图肯定比 512x512 的慢。SDXL 的原生分辨率是 1024x1024，用这个尺寸效果最好。当然你也可以生成其他尺寸和比例的图。

提示词：这个影响不大，只要别写太长超了限制就行。另外，你用不用 LoRA？或者 ControlNet？这些额外的组件会增加推理的计算量，让出图变慢，测试时要把这些因素也考虑进去。

1.3 真实环境怎么跑

如果要把服务开放给很多人用，还得考虑：

并发和批处理：这两个词经常一起说，但不一样。并发指的是系统能同时处理多少个用户的请求。批处理（Batching）是把几个请求打包在一起，让 GPU 一次性处理。比如批处理大小设为 4，GPU 就会一次生成 4 张图。这样做能把 GPU 的计算单元“喂饱”，大幅提高总的吞吐量，但对于单个请求来说，它需要等待凑齐一个批次，所以延迟会稍微增加。

冷启动：模型是随时待命，还是一有人用才启动？冷启动需要时间，这个时间也得算进成本里。具体来说，就是模型权重文件从硬盘或云存储（比如 S3）加载到 GPU 显存里，这个过程可能要花几秒甚至几十秒。如果你的应用访问量不稳定，有时候半天没人用，那就得把冷启动的耗时和成本算进去。

2. 看懂三个关键指标

条件定好了，就来看数据。主要看这三个：

2.1 延迟

就是从用户发送请求，到拿到完整图片花了多少时间，通常用秒来算。这个指标直接关系到用户的直接体验。想降低延迟，除了减少推理步数和图片尺寸，用更快的硬件（比如从 A10G 换成 A100）和推理引擎（比如用 TensorRT 优化）是最有效的办法。

2.2 吞吐量

就是服务器一分钟或者一秒钟能生成多少张图片。它代表了系统的总处理能力，决定了你能同时服务多少用户。想提高吞吐量，核心就是想办法压榨 GPU 的性能，最主要的手段就是增大批处理大小（batch size），让 GPU 一直有活干。

2.3 成本

就是出一张图花多少钱。云计算的 GPU 是按小时或分钟计费的，所以成本可以这么算：每小时的 GPU 租金 / （吞吐量 * 60 分钟） = 每张图的成本。很明显，吞吐量越高，每张图的成本就越低。所以，如果你的业务对延迟不那么敏感，那就尽量拉高吞吐量，这是最直接的省钱办法。另外，可以考虑用云服务商的竞价实例（Spot Instances），能比按需实例便宜很多，但缺点是不稳定，随时可能被回收。

3. 怎么选？想清楚你要什么

速度、吞吐、成本，这三样很难都占着。你得做个取舍。

简单来说：要快，就多花钱上好设备、做优化；要多，就用批处理拉高吞吐；要省，就在延迟允许的范围内，想尽办法提高吞吐。

问自己几个问题：

你的用户需要马上看到图吗？如果是，那你得优先保证低延迟。可以试试减少推理步数，或者干脆用更好的硬件。

你的服务会有很多人同时用吗？如果是，那你得关注吞吐量。在延迟能接受的前提下，把批处理的批次开大点，让系统更能扛。

预算很紧张？那就得想办法省钱。核心就是提高吞吐量，把 GPU 的每一分钱都用在刀刃上。

总的来说，评测 SDXL 性能不是为了找一个标准答案。而是帮你搞明白在你的条件下，速度、吞吐量和成本之间怎么换。想清楚自己最看重哪个，再去做测试，得到的结果才有用。