函数计算FC的stable diffusion实例启动耗时多长时间呢？

函数计算（FC）中部署的 Stable Diffusion 实例启动耗时主要取决于冷启动时间。以下是详细说明：

冷启动时间

1. 冷启动定义
   当您的函数实例长时间无业务流量（通常为3~5分钟），平台会自动释放实例资源。此时，下一次请求会触发冷启动，平台需要重新准备计算资源、拉取容器镜像、启动GPU容器、加载与初始化模型，并启动推理应用。

2. 端到端冷启动耗时
   根据知识库资料，在函数计算的GPU平台上，常见模型的端到端冷启动耗时（包括冷启动和首次调用处理时间）为 10~30秒。具体耗时可能因以下因素而有所不同：

   • 镜像大小：较大的镜像文件会增加拉取时间。
   • 模型尺寸：较大的模型加载和初始化时间更长。
   • 初始化逻辑复杂度：如果模型初始化包含额外的插件或自定义逻辑，耗时也会增加。

3. 冷启动优化
   函数计算平台针对冷启动进行了优化，相较于传统的Kubernetes（k8s）平台，冷启动耗时从分钟级降低到秒级。此外，冷启动概率随着并发度的上升成比例下降，因此高并发场景下的冷启动影响较小。

热启动时间

如果实例已经处于运行状态（热启动），则请求响应时间显著缩短，仅需处理推理请求本身的时间，通常在毫秒到秒级范围内。

重要提醒

• 冷启动对低频使用的影响
  如果您的 Stable Diffusion 实例使用频率较低，冷启动占比较高，平均调用时间会相对较长。建议根据实际需求评估是否需要保持实例常驻（例如通过预热机制或调整实例保留策略）。

• 并发度设置的影响
  默认情况下，GPU函数实例的并发度为1，即一个实例同时只能处理一个请求。如果需要支持更高的并发量，可以通过控制台或Serverless工具调整并发度配置。

综上所述，Stable Diffusion 实例的启动耗时在冷启动场景下为 10~30秒，而在热启动场景下响应时间显著缩短。