文章来源：量子位 | 公众号 QbitAI

金磊 梦晨 发自 凹非寺

大模型的训练阶段我们选择GPU，但到了推理阶段，我们果断把CPU加到了菜单上。

量子位在近期与众多行业人士交流过程中发现，他们中有很多人纷纷开始传递出上述的这种观点。

无独有偶，Hugging Face在官方优化教程中，也有数篇文章剑指“如何用CPU高效推理大模型”：

而且细品教程内容后不难发现，这种用CPU加速推理的方法，所涵盖的不仅仅是大语言模型，更是涉猎到了图像、音频等形式的多模态大模型。

不仅如此，就连主流的框架和库，例如TensorFlow和PyTorch等，也一直在不断优化，提供针对CPU的优化、高效推理版本。

就这样，在GPU及其他专用加速芯片一统AI训练天下的时候，CPU在推理，包括大模型推理这件事上似乎辟出了一条“蹊径”，而且与之相关的讨论热度居然也逐渐高了起来。

至于为什么会出现这样的情况，与大模型的发展趋势可谓是紧密相关。

自从ChatGPT问世引爆了AIGC，国内外玩家先是以训练为主，呈现出一片好不热闹的百模大战；然而当训练阶段完毕，各大模型便纷纷踏至应用阶段。

就连英伟达在公布的最新季度财报中也表示，180亿美元数据中心收入，AI推理已占四成。

由此可见，推理逐渐成为大模型进程，尤其是落地进程中的主旋律。

为什么Pick CPU做推理？

要回答这个问题，我们不妨先从效果来倒推，看看已经部署了CPU来做AI推理的“玩家”用得如何。

有请两位重量级选手——京东云和英特尔。

今年，京东云推出了搭载第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器的新一代服务器。

首先来看这款新服务器搭载的CPU。

若是用一句话来形容这个最新一代的英特尔® 至强® 可扩展处理器，或许就是AI味道越发得浓厚——

与使用相同内置AI加速技术（AMX，高级矩阵扩展）的前一代，也就是第四代至强® 可扩展处理器相比，它深度学习实时推理性能提升高达42%；与内置上一代AI加速技术（DL-Boost，深度学习加速）、隔辈儿的第三代至强® 可扩展处理器相比，AI推理性能更是最高提升至14倍。

到这里，我们就要详细说说英特尔® 至强® 内置AI加速器经历的两个阶段了：

第一阶段，针对矢量运算优化。

从2017年第一代至强® 可扩展处理器引入高级矢量扩展 512（英特尔® AVX-512）指令集开始，让矢量运算利用单条CPU指令就能执行多个数据运算。

再到第二代和第三代的矢量神经网络指令 (VNNI，是DL-Boost的核心)，进一步把乘积累加运算的三条单独指令合并，进一步提升计算资源的利用率，同时更好地利用高速缓存，避免了潜在的带宽瓶颈。

第二阶段，也就是现阶段，针对矩阵运算优化。

所以从第四代至强® 可扩展处理器开始，内置AI加速技术的主角换成了英特尔® 高级矩阵扩展（英特尔® AMX）。它特别针对深度学习模型最常见的矩阵乘法运算优化，支持BF16（训练/推理）和INT8（推理）等常见数据类型。

英特尔® AMX主要由两个组件组成：专用的Tile寄存器存储大量数据，配合TMUL加速引擎执行矩阵乘法运算。有人把它比作内置在CPU里的Tensor Core，嗯，确实很形象。

这么一搞，它不仅做到在单个操作中计算更大的矩阵，还保证了可扩展性和可伸缩性。

英特尔® AMX在至强® CPU每个内核上并靠近系统内存，这样一来可减少数据传输延迟、提高数据传输带宽，实际使用上的复杂性也降低了。

例如现在若是将不超过200亿参数的模型“投喂”给第五代至强® 可扩展处理器，那么时延将低到不超过100毫秒！

其次再看新一代京东云服务器。

据介绍，京东与英特尔联合定制优化的第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器的Llama2-13B推理性能(Token 生成速度)提升了 51%，足以满足问答、客服和文档总结等多种AI场景的需求场景。

△ Llama2-13B推理性能测试数据

对于更高参数模型，甚至是70B Llama2, 第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器仍可胜任胜任。

由此可见，CPU内置AI加速器发展到现在，用于推理已能保证在性能上足够应对实战需求了。

像这样建立在通用服务器基础上的AI加速方案，除了可用于模型推理之外,还能灵活满足数据分析、机器学习等应用的需求，夸张点说，一个服务器就能完成AI应用的平台化和全流程支持。

不仅如此，用CPU做AI推理，也存在CPU与生俱来的优势，例如成本，还有更为重要的——部署和实践的效率。

因为它本身就是计算机的标准组件，几乎所有的服务器和计算机都配备了CPU，传统业务中也已然存在大量的基于CPU的现成应用。

这意味着选择CPU进行推理，既容易获取，也不需要导入异构硬件平台的设计或具备相关的人才储备，还更容易获得技术支持和维护。

以医疗行业为例，过去CPU已广泛用于电子病历系统、医院资源规划系统等，培养出成熟的技术团队，也建立了完善的采购流程。

以此为基础，医疗信息化龙头企业卫宁健康，就利用CPU构建了能够高效、低成本部署和应用的WiNEX Copilot落地方案，这个方案已深度集成到卫宁新一代的WiNEX产品中，任何一家已采用该系统的医院，都能迅速上岗这种“医生AI助手”。

仅其一项病历文书助手功能，就可以在8小时内，也就是在医生下班后的时间里处理近6000份病历，相当于三甲医院12位医生一天工作量的总和！

而且也正如我们刚才所提到的，从Hugging Face所提供的优化教程来看，只需要简单的几步，就可以让CPU快速部署用于高效推理。

优化简单、上手快，便是CPU真正在AI应用落地过程中的又双叒一个优势了。

这意味着任何或大或小的场景中，只要基于CPU的优化实现了一个单点的成功突破，那么它很快就可以实现精准且快速的复制或扩展，结果就是：能让更多用户能在相同或相近的场景中，以更快的速度、更优的成本把AI应用落到实地。

毕竟英特尔不仅是一家硬件公司，同时也拥有着庞大的软件团队。在传统深度学习时代就积累了大量优化方法和工具，如OpenVINO™ 工具包就在工业、零售等行业广泛应用。

到了大模型时代，英特尔也深入与主流大模型如Llama 2、Baichuan、Qwen等深度合作，以英特尔® Extension for Transformer工具包为例，它就能让大模型推理性能加速达40倍。

加之现在大模型所呈现的明显趋势就是越发地开始卷应用，如何能让层出不穷的新应用“快好省”地落下去、用起来成了关键中的关键。

因此，为什么越来越多的人会选择CPU做AI推理，也就不难理解了。

或许，我们还可以再引用一下英特尔CEO帕特·基辛格2023年底接受媒体访问时所说的话，来巩固一下各位的印象：

“从经济学的角度看推理应用的话，我不会打造一个需要花费四万美元的全是H100的后台环境，因为它耗电太多，并且需要构建新的管理和安全模型，以及新的IT基础设施。”

“如果我能在标准版的英特尔芯片上运行这些模型，就不会出现这些问题。”

AI Everywhere

回看2023年，大模型本身是AI圈绝对的话题中心。

但2024年刚开始，明显能感觉到的趋势就是各类技术进展，各行业应用落地进展都在加快，呈现一种“多点开花”的局面。

在这种局面下，可以预见的是还将有更多AI推理需求涌现，推理算力在整个AI算力需求中所占的比例只会增加。

比如以Sora为代表的AI视频生成，业内推测其训练算力需求其实比大模型少，但推理算力需求却是大模型的成百上千倍。

而AI视频应用落地需要的视频传输等其他加速优化，也是CPU的拿手好戏。

所以综合来看，CPU在整个英特尔AI Everywhere愿景下的定位也就明确了：

补足GPU或专用加速器覆盖不到或不足的地方，为更多样和复杂的场景提供灵活的算力选择，在强化通用计算的同时，成为AI普及的重要基础设施。

参考链接：
[1]https://huggingface.co/docs/transformers/v4.34.0/en/perf_infer_cpu
[2]https://huggingface.co/docs/transformers/en/perf_infer_cpu
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/85FopWzLOVi5a8x5AocYlw
[4]https://developer.aliyun.com/article/1424070?spm=5176.26934562.main.2.4a33333aPN4UBS