大模型推理为什么要GPU而不是CPU？

大模型推理为何首选GPU而非CPU？

结论：GPU在大模型推理中比CPU更具优势，核心原因在于其并行计算能力、高带宽内存架构和针对矩阵运算的优化设计，能够显著提升推理速度和能效比。

GPU vs CPU：架构差异决定性能差距

1. 并行计算能力

   • CPU设计注重通用性，核心数量较少（通常4-32核），擅长处理串行任务和复杂逻辑。
   • GPU拥有数千个小型计算核心（如NVIDIA A100有6912个CUDA核心），专为并行计算优化，适合处理大模型推理中的海量矩阵运算（如矩阵乘法和注意力机制）。

2. 内存带宽与吞吐量

   • CPU内存带宽较低（如DDR4约50GB/s），而GPU显存带宽可达1TB/s以上（如H100的3TB/s），能快速传输模型参数和中间结果。
   • 大模型推理需要频繁访问参数（如1750亿参数的GPT-3），高带宽显存能显著减少数据搬运延迟。

3. 专用硬件提速

   • GPU提供针对AI的硬件提速单元（如Tensor Core），支持混合精度计算（FP16/INT8），在保持精度同时提升吞吐量。
   • CPU虽可通过AVX-512等指令集提速，但效率远低于GPU的专用设计。

实际场景对比：GPU的压倒性优势

• 延迟与吞吐量

  • 以GPT-3推理为例，单颗CPU可能需要数秒生成一个token，而同等成本的GPU（如A100）可达到毫秒级响应。
  • GPU的批处理（Batching）能力更强，可同时处理数百个请求，而CPU并行能力有限。

• 能效比

  • GPU的每瓦特算力（TOPS/W）远超CPU。例如，NVIDIA H100的能效比可达CPU的10倍以上，这对大规模部署至关重要。

例外情况：CPU的适用场景

尽管GPU占优，CPU仍可用于以下场景：

1. 轻量级模型：参数量小于10亿的模型（如BERT Tiny）。
2. 低延迟敏感型任务：当GPU的批处理引入额外延迟时，CPU可能更直接。
3. 边缘设备：无GPU支持的嵌入式场景（如树莓派）。

总结

GPU是大模型推理的首选硬件，因其并行架构、高带宽显存和专用提速单元能高效处理矩阵运算；CPU仅在小模型或特殊场景下具有成本优势。未来，由于AI专用芯片（如TPU、NPU）的普及，GPU的统治地位可能进一步强化。