什么情况下会选CPU部署AI？
2024-01-15 阅读 31
通常情况下，会选择在CPU上部署AI的情况包括：
1. **低功耗要求**：如果对功耗有严格限制，例如在移动设备或嵌入式系统中部署AI模型时，通常会选择在CPU上部署，因为CPU相对于GPU或者其他加速器来说功耗较低。
2. **通用性**：CPU是一种通用的处理器，适用于各种不同类型的任务，包括AI任务。在需要同时处理多种类型任务的场景下，选择在CPU上部署AI可以更灵活地分配资源。
3. **小规模模型**：对于小规模的AI模型，如一些简单的机器学习模型或规模较小的深度学习模型，CPU的计算能力可能已经足够满足需求，无需额外的加速器。
4. **成本考虑**：如果预算有限，无法购买昂贵的GPU或其他加速器设备，选择在现有的CPU上部署AI可能是一种经济实惠的选择。
总的来说，在一些特定的应用场景下，选择在CPU上部署AI是合理的选择，但对于大规模、计算密集的AI任务，通常会选择在GPU、TPU或其他专门的加速器上部署以获得更好的性能。
更新于 2024年04月10日
