为什么您需要升级您的CPU：AI时代的电脑性能需求

AI大模型应用在各个行业

在某三甲医院的门诊中，汇集了来自各地的病患，医生们正在以最专业的能力和最快的速度进行会诊。期间，医生与患者的对话可以通过语音识别技术被录入到病例系统中，随后大模型 AI 推理技术辅助进行智能总结和诊断，医生们撰写病例的效率显著提高。AI 推理的应用不仅节省了时间，也保护了患者隐私;

在法院、律所等业务场景中，律师通过大模型对海量历史案例进行整理调查，并锁定出拟定法律文件中可能存在的漏洞;

以上场景中的大模型应用，几乎都有一个共同的特点——受行业属性限制，在应用大模型时，除了对算力的高要求，AI 训练过程中经常出现的坏卡问题也是这些行业不允许出现的。同时，为确保服务效率和隐私安全，他们一般需要将模型部署在本地，且非常看重硬件等基础设施层的稳定性和可靠性。一个中等参数或者轻量参数的模型，加上精调就可以满足他们的场景需求。

CPU在AI时代的优势

1、AI 时代，CPU 是否已被被边缘化？

提起 AI 训练和 AI 推理，大家普遍会想到 GPU 更擅长处理大量并行任务，在执行计算密集型任务时表现地更出色，却忽视了 CPU 在这其中的价值。

AI 技术的不断演进——从深度神经网络(DNN)到 Transformer 大模型，对硬件的要求产生了显著变化。CPU 不仅没有被边缘化，反而持续升级以适应这些变化，并做出了重要改变。

AI 大模型也不是只有推理和训练的单一任务，还包括数据预处理、模型训练、推理和后处理等，整个过程中需要非常多软硬件及系统的配合。在 GPU 兴起并广泛应用于 AI 领域之前，CPU 就已经作为执行 AI 推理任务的主要硬件在被广泛使用。其作为通用处理器发挥着非常大的作用，整个系统的调度、任何负载的高效运行都离不开它的协同优化。

CPU的潜力在AI中的应用

2、与其算力焦虑，不如关注效价比

随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，AI 推理成为了推动技术进步的关键因素。然而，随着通用大模型参数和 Token 数量不断增加，模型单次推理所需的算力也在持续增加，企业的算力焦虑扑面而来。与其关注无法短时间达到的算力规模，不如聚焦在“效价比”，即综合考量大模型训练和推理过程中所需软硬件的经济投入成本、使用效果和产品性能。

CPU 不仅是企业解决 AI 算力焦虑过程中的重要选项，更是企业追求“效价比”的优选。在大模型技术落地的“效价比”探索层面上，百度智能云和英特尔也不谋而合。

1、AI大模型应用在各个行业

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3、CPU在AI时代的优势

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3、将CPU在AI方面的潜能发挥到极致

为了充分发挥CPU在AI推理方面的极限潜能，需要从两个方面进行技术探索——硬件层面的升级和软件层面的优化适配。

另外xFT 通过“算子融合”、“最小化数据拷贝”、“重排操作”和“内存重复利用”等手段来进一步优化LLM的实现，这些优化策略能够最大限度地减少内存占用、提高缓存命中率并提升整体性能。通过仔细分析LLM的工作流程并减少不必要的计算开销，该引擎进一步提高了数据重用度和计算效率，特别是在处理Attention机制时，针对不同长度的序列采取了不同的优化算法来确保最高的访存效率。

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4、写在最后

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