GPU是许多高级计算背后的发动机，已成为AI模型培训的Defatso解决方案。然而，基本的误解隐约可见：相信GPU具有并行处理能力 ，对于所有AI任务都是必不可少的。这种广泛的推定导致许多人打折CPU ，这不仅竞争，而且经常超过GPU ，尤其是对于AI推理操作 ，这将构成生产AI应用程序中的大部分市场 。基于CPU的推理通常是最佳选择，在四个关键领域中超过了GPU：价格 ，功率 ，性能和普遍存在 。
由于85％的AI任务不关注模型培训，而是针对AI推断 ，因此大多数AI应用程序不需要GPU的专门计算马力。相反 ，他们需要CPU的灵活性和效率，在多功能工作量环境中表现出色 ，并为低延迟任务提供等效性能 ，对于增强用户互动和实时决策至关重要 。
Ampere首席产品官 。
在这种情况下，对GPU采用CPU对于试图优化其运营的企业在战略上是有利的，这是有四个关键原因：
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1。成本效率：在收购和正在进行的运营中选择CPU以节省成本 。
2 。节能：利用CPU进行较低的电力使用 ，从而使预算和环境可持续性受益。
3 。右尺寸性能：在实时推理任务中部署CPU以实现其有效性 。
4。普遍存在：选择CPU来实施大多数AI启用服务所需的多样化的分层应用程序堆栈 ，同时避开供应限制或GPU固有的专门基础架构 。
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AI应用中CPU的价格优势
与GPU相比，CPU通常提供更经济的选择 ，提供的成本与绩效的比率平衡 ，尤其是在AI推理任务中，不需要GPU的专业化。与GPU相比，CPU探索CPU比GPU的成本优势强调了其价值：CPU通常需要明显降低前期资本支出或租金费用 ，而GPU的价格在天文学上可能价格昂贵 ，有时成本是平均CPU的十倍。这种经济差异对于希望最大程度地降低支持AI支持服务的投资成本的企业至关重要 。运营效率：CPU也往往比GPU更省力，这导致了降低运营成本 。这种效率不仅有助于减少能源费用 ，还可以增强人工智能运营的整体可持续性。效率和效用：重新利用CPU的各种任务的能力增加了其成本效益 。与GPU（因此在高强度计算之外的应用中都有限制的GPU不同 ，CPU在任何数字服务中发现的整个应用程序基础架构中都使用，包括在生产中运行AI的基础架构 。这种适应性减少了对额外硬件投资的需求 ，进一步最大程度地减少了整体技术支出并提高投资回报率。
功率效率：AI中CPU的运营和环境优势
CPU与GPU的较低功耗强调了CPU的重要操作和环境优势 ，尤其是在AI推理任务中 。尽管GPU由于其高精度计算而对训练至关重要，但CPU是推理任务的理想选择 ，这些任务通常需要较少的总体精确度和计算能力以及与周围应用层的功能的集成 。
这种效率不仅符合环境可持续性目标 ，而且还降低了运营成本。在功率和空间溢价的数据中心中，CPU的较低功率要求比GPU具有令人信服的优势 ，GPU可以消耗多达700瓦 ，超过典型的美国家庭 。这种功耗的差异至关重要，因为该行业试图在不扩大其碳足迹的情况下管理不断增长的能源需求 。因此，CPU成为某些AI应用的更可持续的选择 ，提供了性能和能源效率的最佳平衡。
CPU技术的右键大小AI推理性能
与GPU不同 ，该GPU是用于大量批量尺寸的大规模并行处理的，CPU Excel在支持小批次大小应用程序方面 ，例如在实时应用中增强AI推理性能 ，其特征是持续低的延迟操作 。CPU在这里如何在特定的AI用例中贡献性能：自然语言处理：CPU促进实时解释和响应产生，对于需要即时沟通的应用至关重要 ，包括许多现代优化的Genai模型 ，例如LLAMA3.RAMA3.RAMA3.REAL 3.REAL TIME WIMETITION：CPUS启用迅速的图像分析，例如立即识别对象的自动化 ，例如识别对象的自动化：CPU流程语音快速激活了客户互动 ，从而增强了语音识别用例，例如AI驱动的餐厅直通车或数字信息亭 ，以减少等待时间并提高服务效率 。
在每种情况下 ，CPU的作用是在现实世界中最大化AI启用系统的响应性和可靠性的重要性。
CPU Ubiquity增强了获得生产的AI推理的访问
任何启用AI的服务都需要一组通用应用程序，这些应用程序是AI模型使用的数据的框架。这些应用在通用CPU上到处运行 。由于大多数推理任务在CPU上运行良好，因此很容易将它们集成到现有的计算安装中 。在云或本地基础架构中 ，沿其他计算任务处理AI工作负载的实用性使AI启用的服务更加弹性和可扩展 ，而无需专门的GPU系统。
此外，由于需求飙升和生产能力有限 ，该科技行业最近经历了大量的GPU短缺 。这些短缺导致了延长的等待时间和企业价格膨胀 ，阻碍了AI的增长和创新 。《华尔街日报》报道说，AI行业去年在GPU上花费了500亿美元来培训高级车型 ，但仅产生了30亿美元的收入。随着AI推理占AI工作量的85％ ，如果企业继续依靠GPU来完成这些任务，支出和收入之间的差异可能很快就会变得不可持续 。
相反 ，CPU无处不在 ，可以从服务器供应商那里购买以供本地使用，或者通过各种服务提供商从公共云中访问 。CPU提供了平衡的绩效和成本方法 ，为AI推理任务中有效的数据处理提供了一种更实际的替代方法 ，使其成为希望在没有高端GPU经济负担的企业的合适选择。
我们已经提供了最好的处理器 。
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希望本篇文章《提出无GPU AI推论的理由：4个关键注意事项》能对你有所帮助！
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