由于其迭代过程的性质以及底层神经网络的复杂性，训练扩散模型需要大量的计算资源。总体而言，主要需求包括强大的硬件（GPU/TPU）、高效的软件框架以及仔细优化以管理内存和处理时间。这些模型通过逐步向数据添加和去除噪声来工作，这在训练和推理过程中涉及数千个顺序步骤。每个步骤都需要通过深度神经网络进行前向和后向传播，这使得计算需求远高于许多其他生成模型，如 GAN 或 VAE。
主要的硬件需求是访问具有充足内存的高性能 GPU 或 TPU。例如，在训练高分辨率图像（如 512x512 像素）上的扩散模型时，通常需要 NVIDIA A100 或 H100 等具有 40-80GB 显存的 GPU，以处理大批量大小和模型参数。典型的扩散模型架构，如带有注意力层的 U-Net，很容易超过 10 亿个参数，这需要在反向传播期间消耗大量内存来存储中间激活。跨多个 GPU 的分布式训练是常见的，用于减少训练时间，但这会引入同步和数据并行的开销。例如，Stable Diffusion v1.5 在数百个 GPU 上训练了数周，这凸显了所需的资源规模。
在软件方面，PyTorch 或 TensorFlow 等框架对于实现和优化扩散模型至关重要。高效的数据管道（例如，使用 NVIDIA DALI）和混合精度训练（FP16/FP32）有助于减少内存使用并加速计算。Horovod 或 PyTorch 的 DistributedDataParallel 等分布式训练库常用于跨 GPU 进行扩展。然而，即使使用这些工具，开发者也必须权衡取舍。例如，减少扩散步骤的数量（例如，从 1000 步减少到 500 步）可以降低计算成本，但可能会降低输出质量。梯度检查点（在反向传播期间重新计算激活以节省内存）或首先在较低分辨率数据上进行训练等技术可以缓解资源限制。最终，平衡模型大小、训练时间和硬件限制对于实际实现至关重要。