CDNK博客
结论：服务器缺乏GPU的情况下，仍然可以部署大模型，但性能和效率会受到显著影响。是否适合部署取决于具体的应用场景、模型规模以及对推理速度的要求。
- 在AI和深度学习领域，GPU因其并行计算能力成为训练和推理大模型的首选硬件。
- 然而，如果服务器没有GPU，也可以通过CPU进行大模型的部署和运行，只是在处理大规模数据或复杂计算时，响应时间和吞吐量将明显下降。
以下是一些关键因素需要考虑：
- 模型大小与复杂度：如果模型参数量较小（如轻量级Transformer变体），或经过压缩优化（如量化、剪枝等），则可以在CPU上运行得相对流畅。但对于百亿参数以上的大模型，CPU部署通常不现实。
- 应用场景：如果是低频次、非实时的推理任务（如批量离线处理），使用CPU部署是可以接受的；但若用于在线服务（如聊天机器人、推荐系统），延迟问题将变得不可忽视。
- 软件优化手段：借助一些推理X_X框架（如ONNX Runtime、OpenVINO、TensorRT的CPU模式）和模型压缩技术，可以显著提升CPU上的推理效率。
- 内存资源充足性：即使使用CPU，也需要足够的内存来加载模型权重和中间计算结果。否则会出现频繁的磁盘交换，进一步拖慢性能。
替代方案与建议：
- 云GPU资源租赁：如果本地服务器无GPU，可考虑使用公有云提供的GPU实例（如AWS EC2 P3/P4实例、阿里云GPU云服务器）进行模型部署。
- 模型服务化部署：将模型部署在远程GPU服务器上，本地服务器仅负责请求转发与结果处理，形成前后端分离架构。
- 边缘设备协同：部分边缘设备（如NVIDIA Jetson系列）具备一定的GPU算力，可用于小型大模型的边缘推理部署。
- 模型蒸馏与轻量化：通过知识蒸馏等方式生成更小的学生模型，使其能在CPU环境下运行，同时保留大部分原始模型的能力。
总结：
虽然服务器缺GPU仍可部署大模型，但在性能和实用性方面存在较大限制。对于大多数实际应用来说，尤其是要求高并发、低延迟的场景，配备GPU仍然是推荐的做法。如果预算有限或仅做测试验证，可以通过优化模型结构、利用软件工具链等方式，在CPU上实现初步部署。