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结论：GPU在大模型推理中相比CPU的核心优势在于其并行计算能力、高带宽内存架构和专用计算单元，显著提升吞吐量和能效比，尤其适合矩阵运算密集的大模型场景。
GPU的三大核心优势
并行计算能力
- GPU拥有数千个计算核心（如NVIDIA A100的6912个CUDA核心），可同时处理大量相似运算任务。
- 大模型推理的核心是矩阵乘法（如Transformer的Attention机制），GPU的SIMD（单指令多数据）架构可并行处理这些操作，而CPU的串行架构效率低下。
高内存带宽与专用显存
- GPU显存带宽远超CPU（如H100的3TB/s vs. CPU的约50GB/s），减少数据搬运瓶颈。
- 大模型参数规模庞大（如GPT-3的1750亿参数），GPU的HBM（高带宽内存）能快速加载权重，避免CPU因内存延迟导致的等待。
专用计算单元优化
- GPU支持混合精度计算（FP16/INT8）和Tensor Core提速，推理速度可达CPU的10-100倍。
- 如NVIDIA的T4 GPU通过INT8量化，在BERT推理中实现毫秒级响应，而CPU需数百毫秒。
对比场景示例
- 吞吐量：GPU可批量处理请求（如同时推理100个输入），CPU受限于核心数只能串行处理。
- 能效比：GPU完成相同任务功耗更低，如A100推理能效比至强CPU高20倍以上。
适用边界
- 小模型或低并发场景：CPU因延迟更低可能更经济。
- 动态控制流任务：CPU的复杂逻辑处理能力更强。
总结：GPU是大模型推理的默认选择，尤其在需要高吞吐、低延迟的场景中优势无可替代，而CPU更适合灵活性要求高的边缘场景。