国产大模型第一梯队玩家，为什么pick了CPU？
内容提要
百度智能云千帆大模型平台采用高性价比的CPU平衡大模型应用的速度和成本，已在教育、办公和医疗等领域实现多个AI模型的落地应用。英特尔的第五代至强可扩展处理器通过硬件和软件的协同优化，在大模型推理中表现出色，满足算力需求，受到业界青睐。充分利用CPU进行推理可以让AI变得更加普惠，推动规模化应用落地。CPU还能高效完成数据预处理和特征工程等关键步骤，为构建快速、准确、稳定的AI应用提供支持。
延伸解读
CPU回归：大模型推理的性价比之选
文章指出，GPU虽性能强劲但供应紧张、价格昂贵，而高端CPU如英特尔至强可扩展处理器，通过软硬件协同优化，已能胜任大模型推理。百度智能云千帆平台选择CPU，正是看中其高性价比，尤其适合对时延不敏感、成本敏感的离线场景，如文章总结、数据分析等。这为行业提供了除GPU外的可行路径，有助于降低总体拥有成本。
第五代至强：性能提升与场景适配
文章提到，第五代英特尔至强可扩展处理器较上代吞吐提升约45%，首Token时延下降约50%。其内置的AMX加速技术专门优化矩阵运算，配合xFasterTransformer软件方案，可高效支持大模型推理。对于30B以下规模的模型，至强处理器能提供良好性能体验，满足教育、办公、医疗等领域的多样化需求。
全流程视角：CPU在AI管线中的多重角色
除了推理，CPU在数据预处理、特征工程等环节也至关重要。文章强调，端到端AI管线中，CPU的通用计算能力不可或缺，且许多数据库和分析工具都构建在CPU之上。英特尔至强处理器还集成QAT、IAA等加速引擎，可卸载特定任务，提升整体效率。因此，构建快、准、稳的AI应用，需兼顾专用加速器与CPU的协同。
Q&A
为什么百度智能云选择使用CPU而不是GPU来支持大模型应用？
百度智能云选择CPU是因为其高性价比，能够平衡大模型应用的速度和成本，同时在许多场景中，CPU的性能足以满足需求。
英特尔第五代至强处理器在大模型推理中有哪些优势？
英特尔第五代至强处理器通过硬件和软件的协同优化，提升了推理性能和效率，能够满足高吞吐量和低延迟的需求。
千帆大模型平台在教育领域的应用有哪些？
千帆大模型平台在教育领域提供试题生成、在线批改和题目解析等功能，大幅提升了教学和备考效率。
如何利用CPU降低AI推理服务的总体拥有成本？
通过充分利用CPU资源，降低对AI加速卡的需求，从而降低LLM推理服务的总体拥有成本，特别是在离线推理场景中表现出色。
千帆大模型平台的客户覆盖哪些行业？
千帆大模型平台的客户覆盖教育、金融、办公、医疗等多个行业，已有超过12万客户使用该平台。
CPU在AI应用中除了推理外，还能完成哪些任务？
CPU在AI应用中还能够高效完成数据预处理、特征工程等关键步骤，支持整个AI管线的运作。
