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在AI推理中，CPU和GPU的性能比较是怎样的？
发布日期:
2024-11-28 15:20:36
本文链接
https://www.idcsp.com//help/2068.html
本文关键词
并行处理能力：
GPU：GPU拥有成千上万个小核心，非常适合并行处理大量数据，特别适用于矩阵和向量运算，这是深度学习算法的核心计算需求。GPU在深度学习训练中的速度通常比CPU快数十倍甚至上百倍。
CPU：CPU拥有较少的核心，更擅长处理单线程任务和复杂的控制逻辑。在并行处理能力上，CPU相较于GPU较弱，尤其在处理大量矩阵运算时性能受限。
计算性能：
GPU：GPU在机器学习工作负载中的性能大幅提升，使用较低的数字精度（如FP16、INT8）可以提供显著的加速效果。例如，NVIDIA的H100在TF32、FP16和INT8下分别实现了约7倍、15倍和30倍的加速效果。
CPU：CPU在处理从串行计算到运行数据库等各种任务时独具优势，但在AI推理中，尤其是大规模并行计算方面，CPU的性能通常不及GPU。
内存容量和带宽：
GPU：GPU通常配备专有的芯片间互连协议（如英伟达的NVLink），与PCI Express（PCIe）相比，这些协议在芯片之间提供了更高的通信带宽。例如，H100上的NVLink支持的带宽是PCIe 5.0的7倍。
CPU：CPU的内存容量每4年翻一番，内存带宽每4.1年翻一番，增长速度比计算性能慢（计算性能每2.3年翻一番），这被称为内存墙（memory wall）。
能效比：
GPU：机器学习GPU的平均能效比通用GPU高，且能效的增长速度略低于峰值计算性能的增长速度。
CPU：CPU在能效方面通常不如专门的机器学习GPU，尤其是在数据中心运行的AI模型中。
适用场景：
GPU：适合大规模深度学习模型、大数据训练和需要强大算力但预算有限的AI项目。
CPU：适合小规模模型、少量数据训练和控制逻辑较多的任务。
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