CCLOUD博客结论：对于大模型的推理（inference）任务，GPU通常比CPU表现更好。尽管在某些特定情况下，例如小型模型或资源受限环境，CPU可能表现出一定的适用性，但在处理大规模、复杂度高的深度学习模型时，GPU的优势尤为明显。
首先，GPU设计之初就考虑了并行计算的需求。与传统的CPU相比，GPU拥有更多的计算核心，虽然每个核心的性能可能不如CPU的核心强大，但其数量上的优势使得它能够同时处理大量数据。这对于需要进行矩阵运算和张量操作的大规模深度学习模型来说至关重要。在训练阶段，这种特性可以X_X反向传播算法中的梯度计算；而在推理阶段，则有助于快速完成前向传播过程，从而提高预测速度。
其次，现代GPU配备了专门针对AI任务优化的硬件单元，如Tensor Cores。这些组件进一步增强了设备对浮点运算的支持能力，特别是在半精度（FP16）或更低精度的数据类型上。低精度计算不仅减少了内存占用，而且加快了计算速度，这在推理过程中非常有用，因为此时我们更关注于如何高效地得出结果而非追求极致的数值准确性。
再者，从能耗角度来看，在同等性能水平下，使用GPU执行深度学习推理往往更加节能。这是因为GPU能够在单位时间内完成更多次的计算，进而缩短整个任务所需的总时间。相比之下，如果用多个CPU来达到相同的吞吐量，则会消耗更多电力，并产生更多热量，增加散热成本。
然而，值得注意的是，选择CPU还是GPU还需根据具体应用场景做出权衡。对于一些简单的自然语言处理任务或者图像分类问题，当模型参数量较小且输入数据维度不高时，单个高性能CPU或许已经足够满足需求。此外，在边缘计算场景中，由于部署条件限制（如功耗、空间等），有时不得不优先考虑采用CPU方案。但是，由于模型规模不断扩大以及对实时性要求日益提高，GPU仍然是目前最优的选择之一。
最后，考虑到未来发展趋势，好多的研究致力于开发更适合AI计算架构的新一代芯片，包括但不限于TPU（张量处理单元）、NPU（神经网络处理器）等专用硬件。这类产品将为深度学习推理提供更强有力的支持，而它们的设计理念也很大程度上借鉴了GPU的成功经验，即通过高度并行化的结构来提升计算效率。因此，在当前及可预见的一段时间内，对于大多数大模型推理任务而言，GPU仍然是最佳选项。