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结论：大模型推理优先选择GPU，尤其在需要低延迟、高吞吐的场景；CPU仅适合小规模模型或对成本敏感的边缘场景。
1. GPU的核心优势
- 并行计算能力：GPU专为高并行任务设计，大模型推理涉及大量矩阵运算（如注意力机制），GPU的数千个CUDA核心能显著提速计算。
- 显存带宽：现代GPU（如A100/H100）显存带宽达1.5TB/s以上，远超CPU内存带宽，有效缓解大模型的参数加载瓶颈。
- 专用优化：框架（如TensorRT、vLLM）针对GPU优化，支持量化、动态批处理等技术，延迟可降低至CPU的1/10甚至更低。
2. CPU的适用场景
- 小规模模型：参数量<10亿的模型（如BERT-base）在CPU上仍可实时推理（延迟<100ms）。
- 边缘设备：无GPU硬件支持时（如手机、IoT设备），CPU是唯一选择，但需牺牲性能。
- 成本敏感：GPU服务器成本较高（如A100每小时$3+），长期低负载场景下CPU更经济。
3. 关键对比维度
| 维度 | GPU优势场景 | CPU优势场景 |
|---|---|---|
| 延迟 | 毫秒级（如50ms） | 秒级（如1s+） |
| 吞吐量 | 支持高并发（100+ QPS） | 低并发（<10 QPS） |
| 能效比 | 算力/Watt更高 | 低功耗但算力有限 |
| 成本 | 硬件和运维成本高 | 硬件成本低 |
4. 决策建议
- 核心原则：“模型规模+业务需求”决定选择：
- 若模型>10B参数或要求实时响应（如对话AI），必须用GPU。
- 若模型小、预算有限或部署在边缘，可考虑CPU+轻量化技术（如蒸馏、INT8量化）。
- 混合方案：部分场景可组合使用（如CPU预处理+GPU推理），平衡成本与性能。
总结：大模型推理的硬件选择本质是性能与成本的权衡，GPU在绝大多数场景下是更优解，但需结合实际资源约束灵活设计架构。