Kāpēc AI jomā visi izmanto GPU (un kāpēc tas varētu mainīties)
The GPU obsession
Talk to anyone about running AI and they'll say: "You need a GPU. CPUs are too slow. Everyone uses GPUs."
And they're right. Mostly. GPUs dominate AI for good reasons. But the story isn't that simple.
Understanding why GPUs won, what CPUs are actually good at, and why the balance might be shifting matters. Especially if you're paying the bills. Or your electricity provider's bills. Or wondering why your data center needs its own power substation.
The conventional wisdom goes: floating-point neural networks need massive parallelism, GPUs provide massive parallelism, therefore GPUs win. But that's only half the story. The other half involves what happens when you change the mathematics.
What CPUs and GPUs actually are
Let's start with the basics:
CPU (Central Processing Unit):
The brain of your computer. Designed for general-purpose tasks. Runs your operating system. Opens files. Manages memory. Executes programs. Does a bit of everything.
Modern CPUs have 8-64 cores. Each core is powerful. Can handle complex logic. Branching. Sequential tasks. Great at doing different things quickly. Think of a CPU as a small team of highly skilled engineers, each can solve complex problems independently.
GPU (Graphics Processing Unit):
Originally built for graphics. Rendering 3D scenes requires the same simple math on millions of pixels simultaneously. GPUs excel at this: simple operations, massive parallelism.
Modern GPUs have thousands of cores. Each core is simpler than a CPU core. But thousands of them working together? Enormous computational throughput for parallel tasks. Think of a GPU as a factory floor with thousands of workers, each doing one simple task very quickly.
That's the fundamental difference: CPUs are versatile generalists. GPUs are specialized parallel processors.
Here's a visual comparison:
Why GPUs dominate AI
AI workloads, especially neural networks, are embarrassingly parallel. Here's why GPUs win:
Matrix multiplication everywhere:
Neural networks are mostly matrix multiplications. Multiply input by weights. Millions of multiplications. All independent. Perfect for parallel processing.
GPU: Do all multiplications simultaneously across thousands of cores. Fast.
CPU: Do multiplications sequentially or across limited cores. Much slower.
Example: A single layer in a large language model might multiply a 1024×4096 matrix by a 4096×1024 matrix. That's over 4 billion multiply-add operations. On a GPU with tensor cores, this takes milliseconds. On a CPU, seconds. The gap is massive.
Same operation, different data:
Each neuron does the same operation: multiply-add. Just with different data. This is called SIMD (Single Instruction, Multiple Data). GPUs are built for this.
GPU: One instruction broadcast to thousands of cores. Each applies it to different data. Efficient.
CPU: Can do SIMD with vector instructions (AVX-512), but only across small widths (8-16 operations). Doesn't scale like GPUs.
It's like giving the same recipe to a thousand cooks versus eight cooks. The thousand cooks finish their dishes simultaneously. The eight cooks have to work in batches. Simple mathematics.
Memory bandwidth:
AI needs to move enormous amounts of data. Billions of weights. Billions of activations. Memory bandwidth matters.
GPU: Optimized memory architecture. High-bandwidth memory (HBM). Designed for data-intensive workloads. Hundreds of GB/s.
CPU: Lower memory bandwidth. Optimized for latency, not throughput. Tens of GB/s.
Think of it like water pipes. GPUs have enormous pipes that can move vast amounts of data quickly. CPUs have narrower pipes optimized for quick access to smaller amounts of data. For AI's data tsunami, you want the bigger pipes.
Specialized hardware:
Modern GPUs have tensor cores. Hardware specifically for matrix multiplication. Extremely fast for AI workloads.
The NVIDIA A100, for example, delivers up to 624 TFLOPS of FP16 performance with its third-generation tensor cores. The H200 pushes even higher with improved HBM3e memory. These aren't just fast; they're purpose-built for the exact operations neural networks need.
CPUs are general-purpose. No specialized AI hardware (mostly). Do everything okay, nothing exceptional.
For traditional neural networks with floating-point operations, GPUs are 10-100× faster than CPUs. The gap is real.
What CPUs are actually good at
CPU nav bezjēdzīgas mākslīgajam intelektam. Tās izceļas citās lietās:
Sarežģīta loģika un zarošanās:
CPU labi apstrādā nosacījumu loģiku. Ja-tad-citādi. Switch priekšraksti. Sarežģīta vadības plūsma. GPU ar to grūtības. Zarošanās rada diverģenci, nogalinot paralēlismu.
MI uzdevumos ar daudz nosacījumu loģikas CPU var konkurēt.
Iedomājieties GPU ar tūkstošiem kodolu, kas mēģina izpildīt dažādus koda ceļus. Puse kodolu grib iet pa kreisi, puse pa labi. GPU ir jāizpilda abi ceļi un jānomaskē rezultāti. Izšķērdīgi. CPU vienkārši izpilda vajadzīgo ceļu. Efektīvi zarošanās loģikai.
Zemas latentuma secinājumi:
Maziem modeļiem ar stingrām latentuma prasībām CPU uzvar. Nav datu pārsūtīšanas pieskaitāmo izmaksu. Nav GPU inicializācijas. Tikai tūlītēja izpilde.
Pie malas ierīcēm, reāllaika sistēmām, interaktīvām lietotnēm. CPU secinājumi ir praktiski.
PCIe pārsūtīšana vien var pievienot 1-10 milisekundes. Modelim, kas darbojas 2 milisekundēs, šīs pieskaitāmās izmaksas ir nepieņemamas. CPU izpilda uzreiz. Nulle pārsūtīšanas latentuma. Tas ir svarīgi atsaucīgām lietotnēm.
Veselu skaitļu un binārās darbības:
CPU ir izcilas veselu skaitļu matemātikā. Bitu darbības. Loģiskās darbības. Tās ir pamata CPU darbības, optimizētas gadu desmitiem.
Binārajiem neironu tīkliem vai veselu skaitļu kvantizētiem modeļiem CPU-GPU plaisa krasi sašaurinās.
XNOR vārti CPU ir bijuši kopš to pirmsākumiem. Bitu skaitīšana (popcount) ir viena cikla instrukcija mūsdienu CPU. Šīs darbības ir tik pamata, ka silīcija inženieri tās nežēlīgi optimizēja. Kad jūsu MI modelis izmanto šīs primitīvās darbības peldošā komata reizināšanas-saskaitīšanas vietā, pēkšņi CPU gadu desmitu optimizācija ir svarīgāka par GPU paralēlajiem kodoliem.
Vispārēja pieejamība:
Katrai ierīcei ir CPU. Ne katrai ierīcei ir GPU. Izvietošanai visur CPU ir vienīgā universālā iespēja.
Telefoni, IoT ierīces, iebūvētās sistēmas. CPU secinājumi bieži ir vienīgā izvēle.
Eiropā ir stingras datu atrašanās vietas prasības saskaņā ar GDPR. MI palaišana lokāli uz CPU novērš mākoņa atkarības un pārrobežu datu pārsūtīšanas sarežģījumus. Jūsu lietotāja telefonam jau ir CPU. Nav nepieciešama papildu aparatūra. Dati nepamet ierīci. Atbilstība nodrošināta.
Bināro neironu tīklu spēles mainītājs
Šeit kļūst interesanti. Atcerieties tās binārās darbības, kurās CPU ir labas?
Binārie neironu tīkli izmanto XNOR un popcount peldošā komata reizināšanas-saskaitīšanas vietā. Tās ir vietējās CPU darbības. Ārkārtīgi ātras CPU.
Matemātika ir eleganta: tā vietā, lai reizinātu 32 bitu peldošā komata skaitļus, jūs salīdzināt 1 bitu vērtības ar XNOR, pēc tam skaitāt atbilstošos bitus ar popcount. Tā pati loģiskā salīdzināšana, daudz vienkāršāka ieviešana. Un CPU to dara kopš 1970. gadiem.
CPU veiktspēja ar binārajiem tīkliem:
Binārajiem tīkliem CPU var sasniegt vai pārspēt GPU veiktspēju. Kāpēc?
XNOR un popcount ir lēti CPU. 6 tranzistori XNOR. Viena cikla darbības. Nav peldošā komata pieskaitāmo izmaksu.
GPU ir optimizētas peldošajam komatam. To tensoru kodoli nepalīdz binārajās darbībās. Specializācija kļūst par ierobežojumu.
Tas ir kā atvest Formula One mašīnu uz rallija sacensībām. Protams, tā ir ātra uz gludām trasēm. Bet, kad reljefs mainās, specializētā sacīkšu mašīna cīnās, kamēr daudzpusīgā rallija mašīna izceļas. Binārās darbības mainīja reljefu.
Dweve pieeja:
Our Loom system runs significantly faster on CPUs compared to transformer models on GPUs. Not because we have magic. Because binary operations suit CPUs better than floating-point suits them.
XNOR-popcount is what CPUs were designed to do. Logical operations. Bit counting. Fast.
This isn't theoretical. It's measurable. Binary networks fundamentally change the hardware equation. When you can activate only 4-8 domain specialists from 456 available options using binary constraints, and each domain specialist is 64-128MB of pure logical rules, CPUs handle this brilliantly. No floating-point arithmetic needed. Just fast, efficient bit operations.
Power consumption (the hidden cost)
Performance isn't everything. Power consumption matters. Especially in Europe, where energy costs are high and sustainability regulations are strict.
GPU power draw:
High-end AI GPUs consume 300-700 watts. Under load, constantly. For hours or days during training.
Data centers full of GPUs consume megawatts. Power plants worth of electricity. Enormous cooling requirements. The operational cost is massive.
Future AI processors are projected to consume up to 15,360 watts each. That's not a typo. Fifteen kilowatts. Per chip. You'll need exotic cooling solutions and dedicated power infrastructure. The EU's Energy Efficiency Directive requires data centers rated above 500 kilowatts to report energy consumption. With GPUs like these, you'll hit that threshold quickly.
CPU power draw:
Modern CPUs consume 50-150 watts under AI workloads. Much less than GPUs.
For inference, especially edge deployment, power efficiency matters. Battery life. Thermal limits. Operational costs.
AMD recently announced achieving 20× rack-scale energy efficiency improvement for AI systems by 2030, exceeding industry trends by almost 3×. But even with these improvements, GPUs remain power-hungry compared to CPUs for many workloads.
Binary operations advantage:
Binary operations consume far less power than floating-point. Simpler circuits. Less switching activity. Lower energy per operation.
On CPUs with binary networks: 96% power reduction compared to GPU floating-point networks. Same task. Fraction of the energy.
This matters for sustainability. For operational costs. For deployment constraints. When European electricity costs are among the highest globally, running AI on CPUs with binary operations isn't just efficient; it's economically sensible. Your accountant will appreciate the lower power bills. Your sustainability officer will appreciate the reduced carbon footprint.
Cost considerations (the business reality)
Hardware costs money. Let's be specific:
- GPU costs: High-end AI GPUs cost tens of thousands per unit. Data center rental varies but adds up quickly. Training large models requires hundreds of GPUs for weeks. The bill reaches millions.
- CPU costs: High-end CPUs cost thousands, not tens of thousands. Much cheaper. Already in every server. No additional hardware purchase needed.
- TCO (Total Cost of Ownership): GPUs require hardware cost plus power consumption plus cooling plus specialized infrastructure. High TCO.
CPUs: Lower hardware cost plus lower power plus standard infrastructure. Lower TCO.
For inference at scale, especially with binary networks, CPUs can be more cost-effective. The performance gap closes, the cost gap widens in CPU favor.
Šeit ir praktisks piemērs: secinājumu izpilde miljonam pieprasījumu dienā. Ar GPU un peldošā punkta modeļiem jums, iespējams, būs nepieciešami īpaši GPU serveri, dzesēšanas infrastruktūra un ievērojami enerģijas budžeti. Ar CPU un binārajiem tīkliem varat izmantot esošo serveru infrastruktūru, standarta dzesēšanu un nelielu daļu enerģijas. Tādas pašas iespējas, pavisam citāda ekonomika.
Eiropas uzņēmumiem ir vēl viens apsvērums: aparatūras suverenitāte. Lielākā daļa augstas klases AI GPU nāk no Amerikas ražotājiem. Atkarība no piegādes ķēdēm rada riskus. CPU piedāvā daudzveidīgākas ieguves iespējas, tostarp Eiropas ražotājus. Kad ģeopolitiskās spriedzes ietekmē mikroshēmu piegādes, alternatīvu esamībai ir nozīme.
Kad ko izmantot
Pareizā izvēle ir atkarīga no jūsu lietošanas gadījuma:
Izmantojiet GPU, ja:
Trenējat lielus peldošā punkta modeļus. Veiktspēja ir kritiska. Budžets to atļauj. Enerģija nav ierobežota. Tradicionālas neironu tīklu arhitektūras.
GPU šeit izceļas. Nav šaubu. Ja trenējat transformatora modeli ar 70 miljardiem parametru, GPU ir jūsu draugs. To paralēlā arhitektūra un tensoru kodoli padara tos par acīmredzamu izvēli masīvām peldošā punkta matricu reizināšanām.
Izmantojiet CPU, ja:
Veicat secinājumu izpildi perifērijā. Enerģija ir ierobežota. Izmaksām ir nozīme. Latences prasības ir stingras. Binārie vai kvantizētie modeļi. Izvietošana visur.
CPU ir loģiska izvēle. Bieži vien vienīgā iespēja.
Apsveriet CPU arī tad, ja nepieciešama GDPR atbilstība ar lokālu apstrādi, ja izvietojat risinājumus daudzveidīgā aparatūrā bez GPU pieejamības, ja energoefektivitāte ir svarīgāka par neapstrādātu caurlaidspēju vai ja izmantojat bināros neironu tīklus, kas balstās uz CPU priekšrocībām.
Hibrīdā pieeja:
Trenējiet uz GPU (ja izmantojat peldošo punktu). Izvietojiet uz CPU (izmantojot binārās/kvantizētās versijas). Labākais no abām pasaulēm.
Vai arī trenējiet bināros tīklus uz CPU jau no paša sākuma. Izlaidiet GPU pavisam. Tā ir Dweve pieeja.
Universālas atbildes nav. Dogma, ka "jums ir nepieciešams GPU", ignorē nianses. Jūsu darba slodzei, izvietošanas videi, budžeta ierobežojumiem un arhitektūras izvēlēm ir nozīme. Pieņemiet pārdomātu lēmumu, nevis refleksīvu.
Nākotne (aparatūras attīstība)
Aparatūras ainava mainās:
Specializētas AI mikroshēmas:
TPU (Google). Neironu dzinēji (Apple). Pielāgoti ASIC. Optimizēti konkrētām AI darba slodzēm. Ne tīri CPU, ne tīri GPU.
Tie var dominēt atsevišķās nišās. Bet CPU un GPU paliek vispārējas nozīmes. Un specializētām mikroshēmām ir piegādātāja piesaistes riski. Kad Google kontrolē TPU un Apple kontrolē neironu dzinējus, jūs esat atkarīgi no to ceļvežiem un cenām. Eiropas uzņēmumiem būtu jāapsver šīs suverenitātes sekas.
CPU AI paplašinājumi:
Intel AMX (Advanced Matrix Extensions). ARM SVE2. RISC-V vektoru paplašinājumi. CPU iegūst AI specifiskas instrukcijas.
CPU un GPU atšķirība AI jomā samazinās. Īpaši veselu skaitļu un binārajām operācijām.
Šie paplašinājumi ienes matricu reizināšanas paātrinājumu tieši CPU. Nav tik jaudīgi kā īpaši GPU peldošā punkta aprēķiniem, bet pietiekami daudzām darba slodzēm. Un tie ir iekļauti standartā, bez papildu aparatūras.
Enerģiju efektīvas arhitektūras:
Energoresursu cenām augot, efektivitāte kļūst svarīgāka par neapstrādātu veiktspēju. Binārās darbības. Neiromorfās mikroshēmas. Analogā skaitļošana.
Nākotne dod priekšroku efektivitātei. CPU ar binārajām darbībām šai tendencei atbilst labāk nekā energoietilpīga GPU peldošā komata skaitļošana.
Eiropas elektroenerģijas cenas un ilgtspējas regulējums paātrina šo pārmaiņu. Ja maksājat augstākās likmes par elektrību un saskaraties ar oglekļa emisiju samazināšanas prasībām, efektivitāte nav izvēle. Tā ir obligāta prasība. Aparatūra, kas ar mazāku enerģijas patēriņu paveic vairāk, uzvar.
Peražu skaitļošanas izaugsme:
AI pāriet no mākoņa uz perifērijas ierīcēm. Telefoni. Automašīnas. IoT ierīces. Tajās ir CPU, nevis GPU.
Efektīva AI darbība uz CPU kļūst obligāta, nevis izvēles iespēja.
ES AI akts uzsver lokālo apstrādi noteiktām lietojumprogrammām. Pērāžu skaitļošana ar CPU bāzētu AI lieliski saskan ar šīm regulatīvajām prasībām. Dati paliek lokāli. Apstrāde notiek lokāli. Atbilstība ir vienkāršāka.
Reāli veiktspējas rādītāji
Būsim konkrēti ar faktiskiem mērījumiem:
Peldošā komata neironu tīkli:
GPU: 100-300 TFLOPS (triljoni peldošā komata darbību sekundē). Augstākās klases modeļi, piemēram, A100, sasniedz 624 TFLOPS FP16 režīmā. Jaunākais H200 sniedzas vēl augstāk.
CPU: 1-5 TFLOPS
Uzvarētājs: GPU (20-100× ātrāks)
Atšķirība ir nenoliedzama. Tradicionālajiem neironu tīkliem GPU dominē. Tāpēc visi pieņēma, ka AI ir nepieciešami GPU. Desmit gadus viņiem bija taisnība.
Binārie neironu tīkli:
GPU: Ierobežo specializētas aparatūras trūkums. Izmanto INT8 vai pielāgotus kodolus. Iespējams, 10-30× ātrāks par CPU binārajām darbībām.
CPU: XNOR un popcount ir vietējās darbības. Ārkārtīgi ātras. Paralēlas starp kodoliem ar AVX-512.
Uzvarētājs: CPU var līdzināties GPU vai to pārspēt (Dweve Loom: 40× ātrāks uz CPU salīdzinājumā ar transformatoriem uz GPU)
Šis pavērsiens nav maģija. Tā ir matemātika, kas sastopas ar aparatūras dizainu. Binārās darbības izmanto CPU stiprās puses tāpat, kā peldošā komata reizināšana izmanto GPU stiprās puses.
Latence:
GPU: PCIe pārsūtīšanas papildu slogs. 1-10ms tikai datu pārvietošanai.
CPU: Nulles pārsūtīšanas papildu slogs. Iespējama inference milisekundes daļā.
Uzvarētājs: CPU zema latentuma lietojumprogrammām
Šis PCIe papildu slogs ir fiksēts. Nekāda optimizācija to nevar novērst. Reāllaika lietojumprogrammām, kurās katra milisekunde ir svarīga, CPU uzvar pēc konstrukcijas.
Energoefektivitāte (darbības uz vatu):
GPU: ~500-1000 GFLOPS/W (peldošā komata)
CPU: ~100-200 GFLOPS/W (peldošā komata)
Uzvarētājs: GPU peldošā komata skaitļošanā
Binārās darbības to maina:
CPU ar binārajām darbībām: 10-50× labākas darbības uz vatu nekā GPU ar peldošā komata skaitļošanu
Uzvarētājs: CPU ar binārajām darbībām
Kad Eiropas elektroenerģijas izmaksas ir 3-4× augstākas nekā ASV, šīs efektivitātes atšķirības tieši pārvēršas ekspluatācijas izmaksās. Biznesa pamatojums CPU bāzētai AI kļūst pārliecinošs ātri.
Kas jums jāatceras
Ja neko citu no šī neņemat līdzi, atcerieties:
- 1. GPUs dominate floating-point AI. Matrix multiplication parallelism. Specialized tensor cores. 20-100× faster than CPUs for traditional neural networks. For floating-point workloads, they're the clear choice.
- 2. CPUs excel at different things. Complex logic. Low latency. Integer/binary operations. Universal availability. GDPR-compliant local processing.
- 3. Binary networks change the equation. XNOR and popcount are CPU native operations. CPUs can match or exceed GPU performance for binary AI. The mathematical shift favors CPU architecture.
- 4. Power consumption matters increasingly. GPUs: 300-700W today, up to 15,360W projected. CPUs: 50-150W. Binary operations: 96% power reduction. With European energy costs and sustainability mandates, efficiency isn't optional.
- 5. Cost isn't just hardware. Power. Cooling. Infrastructure. Supply chain sovereignty. TCO matters. CPUs often cheaper for inference at scale, especially with binary networks.
- 6. Choose based on workload, not dogma. Training large floating-point models? GPU. Inference at edge? CPU. Binary networks? CPU. GDPR compliance? CPU. Hybrid approaches work too.
- 7. The future favors efficiency. Edge computing. Rising energy costs. EU sustainability regulations. AI Act requirements. CPU-friendly architectures are ascending, not declining.
The bottom line
GPUs won the first round of AI because neural networks were designed for floating-point operations and massive parallelism. GPUs were built for exactly that. A decade of dominance created the assumption that AI requires GPUs. For floating-point workloads, this remains true.
But AI is evolving. Binary networks. Integer quantization. Efficient architectures. These favor CPUs. The mathematical foundations changed, and with them, the optimal hardware.
The "you need a GPU" narrative is outdated for many use cases. Edge inference? Binary networks? Cost-sensitive deployment? GDPR compliance? CPUs are competitive. Often superior.
The hardware landscape is changing. Specialized chips emerging. CPU AI extensions arriving. The GPU monopoly is ending. European companies have particular advantages in this shift: strict data protection regulations favor local CPU processing, high energy costs reward efficiency, and hardware sovereignty concerns benefit diverse CPU sourcing.
Understanding what each processor does well helps you choose correctly. Not based on hype. Based on your actual requirements. Performance, power, cost, deployment constraints, regulatory compliance.
GPUs still dominate training large floating-point models. But inference? Deployment? Edge computing? The balance is shifting. And binary operations on CPUs are leading that shift. The next decade of AI won't look like the last. The hardware that seemed essential might be optional. The hardware that seemed insufficient might be ideal.
Your choice isn't GPU or CPU. It's understanding which workload suits which hardware. And increasingly, that understanding points toward CPUs for more use cases than the conventional wisdom suggests.
Vēlaties redzēt CPU optimizētu mākslīgo intelektu darbībā? Iepazīstiet Dweve Loom. Bināro ierobežojumu izsecināšana uz standarta CPU. 40× ātrāk nekā transformatoru modeļi uz GPU. 96% enerģijas ietaupījums. GDPR atbilstība pēc dizaina. Tāds mākslīgais intelekts, kas strādā ar aparatūru, kas jums jau ir. Būvēts Eiropā Eiropas prasībām.