云计算导航大模型推理使用GPU而不是CPU，主要是因为GPU在处理大规模并行计算任务方面具有显著优势，而现代大模型（如Transformer架构的LLM）的推理过程本质上是高度并行的矩阵运算。以下是具体原因：
1. 并行计算能力：GPU远超CPU
- CPU：核心数量少（通常4~64核），设计用于通用、串行、低延迟任务，适合处理复杂逻辑和分支操作。
- GPU：拥有数千个核心（如NVIDIA A100有6912个CUDA核心），专为大规模并行计算设计，能同时处理成千上万的线程。
大模型推理中涉及大量矩阵乘法（如注意力机制中的QKV计算、前馈网络等），这些操作可以被分解为大量并行的小计算任务，GPU能高效执行。
2. 高吞吐量与内存带宽
- GPU拥有更高的内存带宽（如HBM显存），能快速加载模型参数和中间结果。
- 例如：NVIDIA A100 显存带宽可达 2TB/s，而高端CPU内存带宽通常在100GB/s左右。
- 大模型参数动辄几十亿到上千亿，需要频繁访问权重数据，高带宽能减少“等待数据”的时间。
3. 专用硬件提速支持
现代GPU（尤其是NVIDIA的Tensor Core）支持：
- 混合精度计算（FP16/BF16/INT8），大幅提升速度并降低显存占用。
- 张量核心（Tensor Cores）：专门优化矩阵乘加运算（如GEMM），可实现比传统CUDA核心快数倍的性能。
推理时可通过量化技术（如INT8、FP8）进一步提速，而这些优化在GPU上有成熟支持，CPU支持较弱。
4. 批处理（Batching）效率更高
- 推理服务常需同时处理多个请求（batch inference）。
- GPU适合处理批量输入，能并行计算多个样本的输出，提升吞吐量。
- CPU在小批量或单请求下尚可，但批量增大后扩展性差。
5. 软件生态成熟
- 深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）对GPU支持完善。
- 推理引擎（如TensorRT、ONNX Runtime、vLLM）针对GPU做了深度优化，能自动融合算子、调度内存、利用Tensor Core等。
6. 能效比更优
- 虽然GPU功耗高，但在单位能耗下完成的计算量（FLOPS/Watt）通常优于CPU，尤其在密集矩阵运算场景。
什么时候可以用CPU？
虽然GPU是主流，但在以下场景CPU仍有用武之地：
- 小模型部署（如BERT-base、TinyML）
- 低并发、低延迟要求的边缘设备
- 内存足够大且无法配备GPU的服务器
- 成本敏感、无需高吞吐的场景
但对大模型（如LLaMA、ChatGLM、GPT类），CPU推理往往太慢，难以满足实际需求。
总结
| 维度 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 核心数量 | 少（<100） | 多（数千） |
| 并行能力 | 弱 | 极强 |
| 内存带宽 | 较低 | 高（尤其HBM） |
| 矩阵运算效率 | 低 | 高（Tensor Core加持） |
| 推理吞吐量 | 低 | 高 |
| 适用模型规模 | 小模型 | 中大型模型 |
✅ 因此，大模型推理选择GPU，是为了充分发挥其并行计算、高带宽、专用提速和高吞吐的优势，从而实现快速、高效的响应。
如果你感兴趣，我还可以介绍如何通过量化、蒸馏等方式让大模型在CPU上运行得更快。