训练阶段GPU占据主导地位(典型配置CPU:GPU=1:12),但模型落地变现需依赖推理云服务,此时CPU的通用计算能力成为关键。业务编排、虚拟化及千行百业上云均凸显CPU通用计算的重要性。
四大信号验证CPU地位回升:
- 超节点配比翻转:华为384超节点CPU:GPU为1:2,8192超节点CPU/GPU配比更灵活;
- 未知算法探索:Intel/AMD预计未来1:1甚至更高CPU/GPU配比,机器人控制、具身智能、物理AI等算法依赖CPU通用性;
- 推理成本更优:ARM通过AI指令集增强CPU,RISC-V探索低成本CPU推理方案;
- 巨头加强通算能力:英伟达推出GraceCPU,中科曙光超智融合,AR等企业加速通算布局。