CDNK博客
结论：大模型推理之所以优先选择GPU而不是CPU，主要是因为GPU在并行计算能力、内存带宽和能效比方面具有显著优势，特别适合处理大模型中大量矩阵运算的密集型任务。
GPU具备强大的并行计算能力
GPU由成千上万个核心组成，能够同时执行数千个线程，非常适合进行大规模并行计算。而大模型（如LLM）推理过程中涉及大量的矩阵乘法和向量运算，这些操作本质上是高度并行化的。相比之下，CPU虽然单核性能强大，但核心数量有限，难以有效支撑如此高密度的并行任务。GPU提供更高的内存带宽
大模型需要频繁读取和写入大量参数数据，对内存带宽要求极高。GPU配备了高速显存（如HBM2/HBM3），其内存带宽远超传统CPU内存，能够显著减少数据传输瓶颈，从而加快计算速度。例如，NVIDIA A100 GPU的内存带宽可达2TB/s以上，而高端CPU的内存带宽通常不足100GB/s。深度学习框架对GPU有良好支持
当前主流的大模型训练与推理框架（如PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed等）都深度优化了对GPU的支持，提供了高效的算子融合、量化压缩、分布式推理等功能。这些优化使得GPU在实际部署中表现更佳，而CPU端的优化相对滞后，性能差距进一步拉大。GPU在能效比上更具优势
在单位功耗下，GPU可以提供比CPU高出数倍的计算能力。对于数据中心而言，这意味着更低的电力消耗和更高的计算密度。尤其在大规模部署大模型服务时，使用GPU能显著降低运营成本。CPU在某些场景仍不可替代
尽管GPU在大模型推理中占据主导地位，但在一些特定场景中，CPU仍有其独特价值。比如，在处理控制逻辑复杂、数据依赖性强的任务时，CPU更具优势；此外，轻量级模型或低延迟边缘设备场景下，结合CPU与推理X_X器（如NPU）也可能成为一种趋势。
综上所述，GPU凭借其卓越的并行计算能力、高内存带宽和成熟的软件生态，成为大模型推理的首选硬件平台。未来由于AI芯片技术的发展，可能会出现更多专用X_X器，但在当前阶段，GPU仍然是支撑大模型高效运行的核心力量。