CPU vs GPU voor AI: waarom iedereen GPU's gebruikt (en waarom dat zou kunnen veranderen)

De GPU-obsessie

Praat met iemand over het draaien van AI en ze zullen zeggen: "Je hebt een GPU nodig. CPU's zijn te traag. Iedereen gebruikt GPU's."

En ze hebben gelijk. Meestal. GPU's domineren AI om goede redenen. Maar het verhaal is niet zo eenvoudig.

Begrijpen waarom GPU's wonnen, waar CPU's eigenlijk goed in zijn, en waarom de balans zou kunnen verschuiven, is belangrijk. Vooral als je de rekeningen betaalt. Of de rekeningen van je elektriciteitsleverancier. Of je afvraagt waarom je datacenter een eigen transformatorstation nodig heeft.

De conventionele wijsheid luidt: floating-point neurale netwerken hebben massale parallellisatie nodig, GPU's bieden massale parallellisatie, daarom winnen GPU's. Maar dat is slechts de helft van het verhaal. De andere helft betreft wat er gebeurt als je de wiskunde verandert.

Wat CPU's en GPU's eigenlijk zijn

Laten we beginnen met de basis:

CPU (Central Processing Unit):

Het brein van je computer. Ontworpen voor algemene taken. Draait je besturingssysteem. Opent bestanden. Beheert geheugen. Voert programma's uit. Doet een beetje van alles.

Moderne CPU's hebben 8-64 cores. Elke core is krachtig. Kan complexe logica aan. Vertakkingen. Sequentiële taken. Uitstekend in het snel uitvoeren van verschillende dingen. Zie een CPU als een klein team van hoogopgeleide ingenieurs – elk kan onafhankelijk complexe problemen oplossen.

GPU (Graphics Processing Unit):

Oorspronkelijk gebouwd voor graphics. Het renderen van 3D-scènes vereist dezelfde eenvoudige wiskunde op miljoenen pixels tegelijk. GPU's blinken hierin uit: eenvoudige bewerkingen, massale parallellisatie.

Moderne GPU's hebben duizenden cores. Elke core is eenvoudiger dan een CPU-core. Maar duizenden ervan die samenwerken? Enorme computationele doorvoer voor parallelle taken. Zie een GPU als een fabrieksvloer met duizenden werknemers, die elk één eenvoudige taak zeer snel uitvoeren.

Dat is het fundamentele verschil: CPU's zijn veelzijdige generalisten. GPU's zijn gespecialiseerde parallelle processors.

Hier is een visuele vergelijking:

Waarom GPU's AI domineren

AI-workloads, vooral neurale netwerken, zijn beschamend parallel. Dit is waarom GPU's winnen:

Matrixvermenigvuldiging overal:

Neurale netwerken zijn meestal matrixvermenigvuldigingen. Vermenigvuldig invoer met gewichten. Miljoenen vermenigvuldigingen. Allemaal onafhankelijk. Perfect voor parallelle verwerking.

GPU: Voer alle vermenigvuldigingen tegelijkertijd uit over duizenden cores. Snel.

CPU: Voer vermenigvuldigingen sequentieel of over beperkte cores uit. Veel trager.

Voorbeeld: Een enkele laag in een groot taalmodel kan een 1024×4096 matrix vermenigvuldigen met een 4096×1024 matrix. Dat zijn meer dan 4 miljard multiply-add bewerkingen. Op een GPU met tensor cores duurt dit milliseconden. Op een CPU, seconden. Het verschil is enorm.

Zelfde bewerking, verschillende data:

Elke neuron voert dezelfde bewerking uit: multiply-add. Alleen met verschillende data. Dit wordt SIMD (Single Instruction, Multiple Data) genoemd. GPU's zijn hiervoor gebouwd.

GPU: Eén instructie uitgezonden naar duizenden cores. Elk past deze toe op verschillende data. Efficiënt.

CPU: Kan SIMD uitvoeren met vectorinstructies (AVX-512), maar alleen over kleine breedtes (8-16 bewerkingen). Schaal niet zoals GPU's.

Het is alsof je hetzelfde recept aan duizend koks geeft versus acht koks. De duizend koks maken hun gerechten tegelijkertijd af. De acht koks moeten in batches werken. Eenvoudige wiskunde.

Geheugenbandbreedte:

AI moet enorme hoeveelheden data verplaatsen. Miljarden gewichten. Miljarden activaties. Geheugenbandbreedte is belangrijk.

GPU: Geoptimaliseerde geheugenarchitectuur. High-bandwidth memory (HBM). Ontworpen voor data-intensieve workloads. Honderden GB/s.

CPU: Lagere geheugenbandbreedte. Geoptimaliseerd voor latentie, niet voor doorvoer. Tientallen GB/s.

Zie het als waterleidingen. GPU's hebben enorme leidingen die enorme hoeveelheden data snel kunnen verplaatsen. CPU's hebben smallere leidingen die geoptimaliseerd zijn voor snelle toegang tot kleinere hoeveelheden data. Voor de datatsunami van AI wil je de grotere leidingen.

Gespecialiseerde hardware:

Moderne GPU's hebben tensor cores. Hardware specifiek voor matrixvermenigvuldiging. Extreem snel voor AI-workloads.

De NVIDIA A100 levert bijvoorbeeld tot 624 TFLOPS FP16-prestaties met zijn derde generatie tensor cores. De H200 gaat nog hoger met verbeterd HBM3e-geheugen. Deze zijn niet alleen snel – ze zijn speciaal gebouwd voor de exacte bewerkingen die neurale netwerken nodig hebben.

CPU's zijn algemeen inzetbaar. Geen gespecialiseerde AI-hardware (meestal). Doen alles redelijk, niets uitzonderlijk.

Voor traditionele neurale netwerken met floating-point bewerkingen zijn GPU's 10-100× sneller dan CPU's. Het verschil is reëel.

Waar CPU's eigenlijk goed in zijn

CPU's zijn niet nutteloos voor AI. Ze blinken uit in verschillende dingen:

Complexe logica en vertakkingen:

CPU's verwerken conditionele logica goed. If-then-else. Switch-statements. Complexe control flow. GPU's hebben hier moeite mee. Vertakkingen veroorzaken divergentie, wat parallellisatie doodt.

Voor AI-taken met veel conditionele logica kunnen CPU's concurreren.

Stel je een GPU voor met duizenden cores die verschillende codepaden proberen uit te voeren. De helft van de cores wil naar links, de helft naar rechts. De GPU moet beide paden uitvoeren en de resultaten maskeren. Verspillend. Een CPU voert gewoon het pad uit dat het nodig heeft. Efficiënt voor vertakkingslogica.

Lage-latentie inferentie:

Voor kleine modellen met strikte latentievereisten winnen CPU's. Geen data-overdracht overhead. Geen GPU-initialisatie. Gewoon directe uitvoering.

Edge-apparaten, real-time systemen, interactieve applicaties. CPU-inferentie is praktisch.

PCIe-overdracht alleen al kan 1-10 milliseconden toevoegen. Voor een model dat in 2 milliseconden draait, is die overhead onacceptabel. CPU's voeren onmiddellijk uit. Nul overdrachtslatentie. Dit is belangrijk voor responsieve applicaties.

Integer- en binaire bewerkingen:

CPU's zijn uitstekend in integer-wiskunde. Bit-bewerkingen. Logische bewerkingen. Dit zijn fundamentele CPU-bewerkingen, geoptimaliseerd gedurende decennia.

Voor binaire neurale netwerken of integer-gekwantiseerde modellen wordt het CPU-GPU-verschil dramatisch kleiner.

XNOR-poorten zitten al sinds hun ontstaan in CPU's. Bit-telling (popcount) is een single-cycle instructie op moderne CPU's. Deze bewerkingen zijn zo fundamenteel dat siliciumingenieurs ze meedogenloos hebben geoptimaliseerd. Wanneer je AI-model deze primitieve bewerkingen gebruikt in plaats van floating-point multiply-add, dan zijn de decennia van optimalisatie van de CPU plotseling belangrijker dan de parallelle cores van de GPU.

Algemene beschikbaarheid:

Elk apparaat heeft een CPU. Niet elk apparaat heeft een GPU. Voor implementatie overal zijn CPU's de enige universele optie.

Telefoons, IoT-apparaten, embedded systemen. CPU-inferentie is vaak de enige keuze.

Europa heeft strikte vereisten voor data-residentie onder de GDPR. Het lokaal draaien van AI op CPU's vermijdt cloud-afhankelijkheden en complicaties bij grensoverschrijdende data-overdracht. De telefoon van je gebruiker heeft al een CPU. Geen extra hardware nodig. Geen data die het apparaat verlaat. Compliance geregeld.

De binaire neurale netwerk game changer

Hier wordt het interessant. Herinner je je die binaire bewerkingen waar CPU's goed in zijn?

Binaire neurale netwerken gebruiken XNOR en popcount in plaats van floating-point multiply-add. Dit zijn native CPU-bewerkingen. Extreem snel op CPU's.

De wiskunde is elegant: in plaats van 32-bit floating-point getallen te vermenigvuldigen, vergelijk je 1-bit waarden met XNOR, en tel je vervolgens overeenkomende bits met popcount. Dezelfde logische vergelijking, veel eenvoudigere implementatie. En CPU's doen dit al sinds de jaren 70.

CPU-prestaties met binaire netwerken:

Voor binaire netwerken kunnen CPU's de GPU-prestaties evenaren of overtreffen. Waarom?

XNOR en popcount zijn goedkoop op CPU's. 6 transistors voor XNOR. Single-cycle bewerkingen. Geen floating-point overhead.

GPU's zijn geoptimaliseerd voor floating-point. Hun tensor cores helpen niet bij binaire bewerkingen. De specialisatie wordt een beperking.

Het is alsof je een Formule 1-auto meeneemt naar een rallyrace. Zeker, hij is snel op gladde circuits. Maar wanneer het terrein verandert, heeft de gespecialiseerde racemachine moeite, terwijl de veelzijdige rallyauto uitblinkt. Binaire bewerkingen veranderden het terrein.

De Dweve-aanpak:

Ons Loom-systeem draait aanzienlijk sneller op CPU's vergeleken met transformermodellen op GPU's. Niet omdat we magie hebben. Maar omdat binaire bewerkingen beter bij CPU's passen dan floating-point bij hen.

XNOR-popcount is waar CPU's voor ontworpen zijn. Logische bewerkingen. Bit-telling. Snel.

Dit is niet theoretisch. Het is meetbaar. Binaire netwerken veranderen fundamenteel de hardwarevergelijking. Wanneer je slechts 4-8 experts kunt activeren uit 456 beschikbare opties met behulp van binaire beperkingen, en elke expert 64-128MB aan pure logische regels is, dan verwerken CPU's dit briljant. Geen floating-point rekenkunde nodig. Gewoon snelle, efficiënte bit-bewerkingen.

Stroomverbruik (de verborgen kosten)

Prestaties zijn niet alles. Stroomverbruik is belangrijk. Vooral in Europa, waar energiekosten hoog zijn en duurzaamheidsvoorschriften streng zijn.

GPU-stroomverbruik:

High-end AI GPU's verbruiken 300-700 watt. Onder belasting, constant. Uren of dagen tijdens training.

Datacenters vol met GPU's verbruiken megawatts. Elektriciteit ter waarde van energiecentrales. Enorme koelingsvereisten. De operationele kosten zijn enorm.

Toekomstige AI-processors zullen naar verwachting elk tot 15,360 watt verbruiken. Dat is geen typefout. Vijftien kilowatt. Per chip. Je hebt exotische koeloplossingen en speciale stroominfrastructuur nodig. De Energy Efficiency Directive van de EU vereist dat datacenters met een vermogen van meer dan 500 kilowatt hun energieverbruik rapporteren. Met GPU's zoals deze bereik je die drempel snel.

CPU-stroomverbruik:

Moderne CPU's verbruiken 50-150 watt onder AI-workloads. Veel minder dan GPU's.

Voor inferentie, vooral edge-implementatie, is energie-efficiëntie belangrijk. Batterijduur. Thermische limieten. Operationele kosten.

AMD kondigde onlangs aan dat ze tegen 2030 een 20× verbetering in energie-efficiëntie op rack-schaal voor AI-systemen zullen bereiken, wat de industrietrends met bijna 3× overtreft. Maar zelfs met deze verbeteringen blijven GPU's stroomhongerig vergehken met CPU's voor veel workloads.

Voordeel van binaire bewerkingen:

Binaire bewerkingen verbruiken veel minder stroom dan floating-point. Eenvoudigere circuits. Minder schakelactiviteit. Lager energieverbruik per bewerking.

Op CPU's met binaire netwerken: 96% stroomreductie vergeleken met GPU floating-point netwerken. Zelfde taak. Fractie van de energie.

Dit is belangrijk voor duurzaamheid. Voor operationele kosten. Voor implementatiebeperkingen. Wanneer de Europese elektriciteitskosten tot de hoogste ter wereld behoren, is het draaien van AI op CPU's met binaire bewerkingen niet alleen efficiënt – het is economisch zinvol. Je accountant zal de lagere energierekeningen waarderen. Je duurzaamheidsfunctionaris zal de verminderde CO2-voetafdruk waarderen.

Kostenoverwegingen (de bedrijfsrealiteit)

Hardware kost geld. Laten we specifiek zijn:

• GPU-kosten: High-end AI GPU's kosten tienduizenden per eenheid. Datacenterhuur varieert, maar telt snel op. Het trainen van grote modellen vereist honderden GPU's gedurende weken. De rekening loopt op tot miljoenen.
• CPU-kosten: High-end CPU's kosten duizenden, niet tienduizenden. Veel goedkoper. Al in elke server. Geen extra hardware-aankoop nodig.
• TCO (Total Cost of Ownership): GPU's vereisen hardwarekosten plus stroomverbruik plus koeling plus gespecialiseerde infrastructuur. Hoge TCO.

CPU's: Lagere hardwarekosten plus lager stroomverbruik plus standaard infrastructuur. Lagere TCO.

Voor inferentie op schaal, vooral met binaire netwerken, kunnen CPU's kosteneffectiever zijn. Het prestatieverschil wordt kleiner, het kostenverschil wordt groter in het voordeel van de CPU.

Hier is een praktisch voorbeeld: Het uitvoeren van inferentie voor een miljoen verzoeken per dag. Op GPU's met floating-point modellen heb je mogelijk speciale GPU-servers, koelinfrastructuur en aanzienlijke stroombudgetten nodig. Op CPU's met binaire netwerken kun je bestaande serverinfrastructuur, standaard koeling en een fractie van de stroom gebruiken. Dezelfde mogelijkheden, radicaal verschillende economie.

Europese bedrijven staan voor een extra overweging: hardware-soevereiniteit. De meeste high-end AI GPU's komen van Amerikaanse fabrikanten. Afhankelijkheden in de toeleveringsketen creëren risico's. CPU's bieden meer diverse inkoopopties, inclusief Europese fabrikanten. Wanneer geopolitieke spanningen de chipvoorraden beïnvloeden, is het hebben van alternatieven belangrijk.

Wanneer welke te gebruiken

De juiste keuze hangt af van je use case:

Gebruik GPU's wanneer:

Grote floating-point modellen trainen. Prestaties zijn cruciaal. Budget het toelaat. Stroom niet beperkt is. Traditionele neurale netwerkarchitecturen.

GPU's blinken hierin uit. Geen twijfel mogelijk. Als je een 70-miljard parameter transformermodel traint, zijn GPU's je vriend. Hun parallelle architectuur en tensor cores maken ze de voor de hand liggende keuze voor massale floating-point matrixvermenigvuldigingen.

Gebruik CPU's wanneer:

Inferentie uitvoeren aan de rand. Stroom is beperkt. Kosten zijn belangrijk. Latentievereisten zijn strikt. Binaire of gekwantiseerde modellen. Overal implementeren.

CPU's zijn logisch. Vaak de enige optie.

Overweeg ook CPU's wanneer je GDPR-compliance nodig hebt met lokale verwerking, wanneer je implementeert op diverse hardware zonder GPU-beschikbaarheid, wanneer energie-efficiëntie belangrijker is dan pure doorvoer, of wanneer je binaire neurale netwerken gebruikt die de sterke punten van de CPU benutten.

De hybride aanpak:

Train op GPU's (indien floating-point gebruikt). Implementeer op CPU's (met binaire/gekwantiseerde versies). Het beste van twee werelden.

Of train binaire netwerken vanaf het begin op CPU's. Sla GPU's volledig over. Dit is de Dweve-aanpak.

Er is geen universeel antwoord. Het dogma "je hebt een GPU nodig" negeert nuance. Je workload, implementatieomgeving, budgetbeperkingen en architectonische keuzes zijn allemaal belangrijk. Neem een weloverwogen beslissing, geen reflexmatige.

De toekomst (hardware-evolutie)

Het hardwarelandschap verandert:

Gespecialiseerde AI-chips:

TPU's (Google). Neurale engines (Apple). Aangepaste ASIC's. Geoptimaliseerd voor specifieke AI-workloads. Noch pure CPU, noch pure GPU.

Deze zouden specifieke niches kunnen domineren. Maar CPU's en GPU's blijven algemeen inzetbaar. En gespecialiseerde chips brengen risico's met zich mee van vendor lock-in. Wanneer Google TPU's beheert en Apple neurale engines beheert, ben je afhankelijk van hun roadmaps en prijzen. Europese bedrijven moeten deze soevereiniteitsimplicaties overwegen.

CPU AI-extensies:

Intel AMX (Advanced Matrix Extensions). ARM SVE2. RISC-V vector-extensies. CPU's die AI-specifieke instructies toevoegen.

Het CPU-GPU-verschil voor AI wordt kleiner. Vooral voor integer- en binaire bewerkingen.

Deze extensies brengen matrixvermenigvuldigingsversnelling rechtstreeks naar CPU's. Niet zo krachtig als dedicated GPU's voor floating-point, maar voldoende voor veel workloads. En ze zijn standaard, geen extra hardware nodig.

Energiezuinige architecturen:

Naarmate de energiekosten stijgen, is efficiëntie belangrijker dan pure prestaties. Binaire bewerkingen. Neuromorfe chips. Analoge computing.

De toekomst is in het voordeel van efficiëntie. CPU's met binaire bewerkingen passen beter bij deze trend dan stroomhongerige GPU floating-point.

Europese energieprijzen en duurzaamheidsvoorschriften versnellen deze verschuiving. Wanneer je premietarieven betaalt voor elektriciteit en te maken hebt met CO2-reductiemandaten, is efficiëntie niet optioneel. Het is verplicht. Hardware die meer doet met minder stroom wint.

Groei van edge computing:

AI verplaatst zich van de cloud naar de rand. Telefoons. Auto's. IoT-apparaten. Deze hebben CPU's, geen GPU's.

Efficiënte AI op CPU's wordt verplicht, niet optioneel.

De EU AI Act benadrukt lokale verwerking voor bepaalde toepassingen. Edge computing met CPU-gebaseerde AI sluit perfect aan bij deze regelgevende vereisten. Data blijft lokaal. Verwerking gebeurt lokaal. Compliance is eenvoudiger.

Real-world prestatienummers

Laten we specifiek zijn met daadwerkelijke metingen:

Floating-point neurale netwerken:

GPU: 100-300 TFLOPS (biljoen floating-point bewerkingen per seconde). High-end modellen zoals de A100 bereiken 624 TFLOPS voor FP16. De nieuwere H200 gaat nog hoger.

CPU: 1-5 TFLOPS

Winnaar: GPU (20-100× sneller)

Het verschil is onmiskenbaar. Voor traditionele neurale netwerken domineren GPU's. Dit is waarom iedereen aannam dat je GPU's nodig hebt voor AI. Tien jaar lang hadden ze gelijk.

Binaire neurale netwerken:

GPU: Beperkt door gebrek aan gespecialiseerde hardware. Gebruikt INT8 of aangepaste kernels. Misschien 10-30× sneller dan CPU voor binaire bewerkingen.

CPU: XNOR en popcount zijn native. Extreem snel. Parallel over cores met AVX-512.

Winnaar: CPU kan GPU evenaren of overtreffen (Dweve Loom: 40× sneller op CPU vs transformers op GPU)

Deze omkering is geen magie. Het is wiskunde die hardwareontwerp ontmoet. Binaire bewerkingen spelen in op de sterke punten van de CPU, net zoals floating-point vermenigvuldiging inspeelt op de sterke punten van de GPU.

Latentie:

GPU: PCIe-overdracht overhead. 1-10ms alleen voor dataverplaatsing.

CPU: Nul overdracht overhead. Sub-milliseconde inferentie mogelijk.

Winnaar: CPU voor lage-latentie applicaties

Die PCIe-overhead is vast. Geen enkele optimalisatie elimineert het. Voor real-time applicaties waar elke milliseconde telt, winnen CPU's door ontwerp.

Energie-efficiëntie (bewerkingen per watt):

GPU: ~500-1000 GFLOPS/W (floating-point)

CPU: ~100-200 GFLOPS/W (floating-point)

Winnaar: GPU voor floating-point

Binaire bewerkingen veranderen dit:

CPU met binair: 10-50× betere ops/watt dan GPU met floating-point

Winnaar: CPU met binaire bewerkingen

Wanneer de Europese elektriciteitskosten 3-4× hoger zijn dan in de VS, vertalen deze efficiëntieverschillen zich direct in operationele kosten. De businesscase voor CPU-gebaseerde AI wordt snel overtuigend.

Wat je moet onthouden

Als je hier niets anders van meeneemt, onthoud dan:

• 1. GPU's domineren floating-point AI. Matrixvermenigvuldiging parallellisatie. Gespecialiseerde tensor cores. 20-100× sneller dan CPU's voor traditionele neurale netwerken. Voor floating-point workloads zijn ze de duidelijke keuze.
• 2. CPU's blinken uit in verschillende dingen. Complexe logica. Lage latentie. Integer/binaire bewerkingen. Universele beschikbaarheid. GDPR-compatibele lokale verwerking.
• 3. Binaire netwerken veranderen de vergelijking. XNOR en popcount zijn native CPU-bewerkingen. CPU's kunnen de GPU-prestaties evenaren of overtreffen voor binaire AI. De wiskundige verschuiving is in het voordeel van de CPU-architectuur.
• 4. Stroomverbruik wordt steeds belangrijker. GPU's: 300-700W vandaag, tot 15,360W geprojecteerd. CPU's: 50-150W. Binaire bewerkingen: 96% stroomreductie. Met Europese energiekosten en duurzaamheidsmandaten is efficiëntie niet optioneel.
• 5. Kosten zijn niet alleen hardware. Stroom. Koeling. Infrastructuur. Soevereiniteit van de toeleveringsketen. TCO is belangrijk. CPU's zijn vaak goedkoper voor inferentie op schaal, vooral met binaire netwerken.
• 6. Kies op basis van workload, niet op dogma. Grote floating-point modellen trainen? GPU. Inferentie aan de rand? CPU. Binaire netwerken? CPU. GDPR-compliance? CPU. Hybride benaderingen werken ook.
• 7. De toekomst is in het voordeel van efficiëntie. Edge computing. Stijgende energiekosten. EU-duurzaamheidsvoorschriften. AI Act-vereisten. CPU-vriendelijke architecturen zijn in opkomst, niet in verval.

De kern van de zaak

GPU's wonnen de eerste ronde van AI omdat neurale netwerken waren ontworpen voor floating-point bewerkingen en massale parallellisatie. GPU's waren precies daarvoor gebouwd. Een decennium van dominantie creëerde de aanname dat AI GPU's vereist. Voor floating-point workloads blijft dit waar.

Maar AI evolueert. Binaire netwerken. Integer-kwantisatie. Efficiënte architecturen. Deze zijn in het voordeel van CPU's. De wiskundige fundamenten veranderden, en daarmee de optimale hardware.

Het verhaal "je hebt een GPU nodig" is verouderd voor veel use cases. Edge-inferentie? Binaire netwerken? Kostenbewuste implementatie? GDPR-compliance? CPU's zijn concurrerend. Vaak superieur.

Het hardwarelandschap verandert. Gespecialiseerde chips komen op. CPU AI-extensies arriveren. Het GPU-monopolie eindigt. Europese bedrijven hebben specifieke voordelen in deze verschuiving: strikte regelgeving voor gegevensbescherming is in het voordeel van lokale CPU-verwerking, hoge energiekosten belonen efficiëntie, en zorgen over hardware-soevereiniteit profiteren van diverse CPU-inkoop.

Begrijpen waar elke processor goed in is, helpt je de juiste keuze te maken. Niet gebaseerd op hype. Gebaseerd op je daadwerkelijke vereisten. Prestaties, stroom, kosten, implementatiebeperkingen, naleving van regelgeving.

GPU's domineren nog steeds het trainen van grote floating-point modellen. Maar inferentie? Implementatie? Edge computing? De balans verschuift. En binaire bewerkingen op CPU's leiden die verschuiving. Het volgende decennium van AI zal er niet uitzien als het vorige. De hardware die essentieel leek, is misschien optioneel. De hardware die onvoldoende leek, is misschien ideaal.

Je keuze is niet GPU of CPU. Het is begrijpen welke workload bij welke hardware past. En steeds vaker wijst dat begrip naar CPU's voor meer use cases dan de conventionele wijsheid suggereert.

Wil je CPU-geoptimaliseerde AI in actie zien? Ontdek Dweve Loom. Binair constraint reasoning op standaard CPU's. 40× sneller dan transformermodellen op GPU's. 96% stroomreductie. GDPR-compliant by design. Het soort AI dat werkt met de hardware die je al hebt. Europees gebouwd voor Europese vereisten.