五大实例展现 CPU 的 AI 优势

打破 “AI 只能依赖 GPU” 的迷思！五大用例彰显 CPU 在 AI 应用中能效、安全性以及成本效益等优势。

1. 经典机器学习 (ML)

经典 ML 算法依赖于顺序处理，对并行计算需求较低。基于这些原因，经典 ML 工作负载能够在 CPU 上高效运行和有效利用 CPU 的大容量缓存和高内存带宽，从而更为经济高效地提供快速、可靠的结果。

关键 CPU 特性：更出色的单线程性能、更大缓存容量、更高内存带宽

工作负载示例：推荐系统、决策树/随机森林、支持向量机 (SVM)

2. 深度学习 (DL)

对于需要实时输出结果的 DL 工作负载，特别是用于推理的轻量级神经网络，可使用 CPU 来加速处理。

这种方法非常适用于计算机视觉和聊天机器人等对能效和低时延要求严苛的应用。

关键 CPU 特性：集成更多内核、单指令多数据 (SIMD) 指令集、更低时延

工作负载示例：自然语言处理（简单模型）、推荐系统、计算机视觉

3. 生成式 AI

企业需具备开发和部置生成式 AI (Gen AI) 解决方案，并让其兼顾成本效益与可扩展性的能力。借助在内存带宽上的优势及更强的算力支持，CPU 为满足这一需求奠定了基础。INT8 量化等技术降低了计算需求，从而简化了 AI 解决方案的开发和优化。

关键 CPU 特性：更大内存容量、更高带宽、内置 AI 加速技术

工作负载示例：经过量化的中小型大语言模型（参数量低于 200 亿）、文本生成、图像生成

4. 代理式 AI

大规模部署自适应智能自动化系统需要兼顾更优的能效与性能表现。代理式 AI（利用能做出实时决策并据此采取行动的自主系统）可充分发挥 CPU 的顺序处理能力和高能效架构优势，使物流和制造等行业能够大规模部署这类系统，同时减少对高功耗专用 AI 加速器的依赖。

关键 CPU 特性：更出色的的单线程性能（学习型智能体）、集成更多内核（多智能体系统）、更高能效

工作负载示例：学习型智能体、多智能体系统

5. 更安全的 AI

保护好敏感数据和专用模型至关重要，尤其是在医疗和金融等行业。配备基于硬件的加密技术、能实现可信执行环境的 CPU 有助于更轻松地保护医疗诊断辅助等 AI 应用及其关键数据，并简化 GDPR（《通用数据保护条例》）等法规的合规流程。

关键 CPU 特性：硬件级安全防护、可信执行环境、基于硬件的加密加速

工作负载示例：加密 ML、AI 模型保护

英特尔® 至强® 处理器集成的 AI 特性

借助基于 CPU 的解决方案（如英特尔® 至强® 6 处理器），企业和机构不仅可提升多样化工作负载的性能，还能提升 AI 投资回报率 (ROI)。英特尔始终以开放性、高效性和安全性为重，助力数据中心迎接下一波 AI 创新浪潮。