企业要部署大模型（如GPT类、BERT类模型）的训练和推理通常需要强劲的GPU支持。GPU硬件价格昂贵，并且配置复杂，往往让中小企业在进行AI部署时望而却步。实际上，即便没有GPU，依然有多种方案可以高效地使用大模型，帮助中小企业实现AI的落地应用。在这篇文章中，我将结合自身经验，分析如何在不依赖GPU的情况下，选择合适的AI服务器配置，成功地进行大模型的训练与推理。
一、AI应用场景的多样化：不一定都需要GPU
首先，我们要认识到并非所有的AI应用都依赖GPU。实际上，对于一些推理任务或规模较小的模型，CPU已经可以应对得游刃有余。具体来说，以下几种场景中，AI模型的训练和推理可以完全通过CPU来完成：
- 小型模型或微调：当我们不进行从零训练，而是使用预训练模型进行微调时，模型的规模相对较小，所需的计算资源也大大降低。
- 推理任务：例如文本分类、情感分析、图像识别等任务，当模型已经训练完成后，推理通常不需要强大的GPU支持。对于频繁调用的API服务，使用CPU服务器能节省大量的硬件投入。
- 开发和测试阶段：在模型开发的初期阶段，企业通常只是进行小规模的实验，CPU服务器足以满足模型测试、调试和初步验证的需求。
- 数据并行与分布式计算：中小企业可以通过分布式计算将训练任务拆分成多个部分，使用多个CPU进行计算，来替代单一GPU的高负载。
二、如何选择适合的AI服务器配置？
①CPU选择：强大的处理能力
如果你的企业决定不使用GPU，而是通过CPU进行AI模型的推理或小规模训练，选择合适的CPU是至关重要的。当前市场上，常用的AI推理优化CPU有：
Intel Xeon Scalable系列：Intel的Xeon处理器具备高并发的计算能力，非常适合处理大规模的数据计算任务，尤其是在AI推理方面。Xeon系列的多核设计，能够支持并行处理多个请求，提升推理性能。
AMD EPYC 7003系列：AMD的EPYC系列CPU在AI推理任务中表现优异，具有更高的性价比。EPYC 7003系列具有更多的核心数、更强的内存带宽，适合进行高负载的推理和多任务处理。
Arm架构处理器：随着Arm架构处理器的成熟，它逐渐成为AI推理中非常有吸引力的选择。基于Arm架构的服务器，往往能提供更低的功耗和较高的性价比，适合中小企业进行大规模部署。
对于大多数中小企业来说，选择Intel Xeon或AMD EPYC处理器是比较理想的选择。这些CPU通常提供8核到32核的配置，处理高并发请求时，能够显著降低响应延迟，提升用户体验。
②内存配置：处理海量数据
对于AI服务器，内存是一个至关重要的参数。在进行模型推理或训练时，足够大的内存可以存储更多的模型参数和中间计算结果。以中小企业为例，建议选择64GB以上内存的服务器配置。对于处理一些更大规模数据的企业，128GB内存将更加适合。
③硬盘存储：SSD助力更快读写
无论是用于数据存储还是模型的读取，硬盘性能对于AI推理和训练效率至关重要。当前市场上，NVMe SSD无疑是更优的选择，相较于传统的SATA SSD，NVMe SSD提供了更高的读写速度，能够在数据读写和模型加载方面提供更强的性能支持。
④网络配置：带宽与延迟
对于AI推理任务来说，服务器间的网络连接稳定性和带宽是影响系统响应速度的关键因素。如果企业的AI服务需要进行大量的分布式计算或需要将推理任务分发给多个机器进行处理，选择支持10GbE以上网络接口的AI服务器将大大提升整体效率。
三、实现方法：从数据存储到推理优化
①优化算法与框架的选择
选择合适的AI框架和优化算法对CPU推理的性能提升至关重要。对于推理任务，TensorFlow、PyTorch等框架都支持CPU加速。这里，特别推荐使用TensorFlow Lite或ONNX等优化工具，将模型从原始的高性能版本转化为适合CPU推理的精简版。
在训练阶段，可以选择分布式训练框架，如Horovod（基于MPI的分布式训练框架），将训练任务分布到多台服务器上的多个CPU核心，充分利用计算资源。此外，利用混合精度计算（如FP16）能够有效降低计算资源的消耗，进一步提升训练效率。
②数据存储与管理
数据存储和管理是AI模型训练和推理过程中的核心环节。为了确保AI任务的高效运行，企业可以考虑使用分布式数据存储系统，如Ceph或HDFS。这些系统可以将数据分布在多个节点上，确保数据的高可用性和快速访问。
③CPU优化与推理加速
在进行大模型推理时，CPU的单核性能往往不如GPU。为了弥补这一差距，可以借助一些优化工具，如Intel的MKL-DNN，或者AMD的ROCm框架，这些工具可以为AI推理任务提供优化的数学库，使得CPU计算性能得到显著提升。
四、实际案例与数据支持
在实际应用中，我们可以通过案例来进一步说明不使用GPU的服务器配置如何有效落地大模型。
以中型电商公司为例，企业部署了一个基于BERT的文本分类模型。由于推理任务频繁且需要高并发响应，最初企业考虑购买GPU服务器。然而，经过测试后，发现通过高性能的Intel Xeon 6248R（24核） + 128GB内存 + 1TB NVMe SSD配置的AI服务器，利用TensorFlow Lite进行了精简优化后，推理速度和响应时间并没有显著低于GPU服务器，且成本大幅降低。
根据企业的实际运营数据，采用上述配置后，AI推理的平均响应时间从GPU部署时的500ms降低到350ms，同时在高并发情况下，CPU服务器的响应稳定性和成本效益也表现突出。企业通过这种优化配置，成功实现了大模型的部署而无需依赖高昂的GPU。
五、如何选择合适的AI服务器
选择不依赖GPU的AI服务器并不是一个妥协，而是根据需求做出的精明决策。通过优化CPU性能、合理配置内存和存储、采用适合的优化工具，中小企业能够低成本、高效地落地大模型，提升AI应用的实际效果。关键在于选择合适的硬件和框架，灵活地调整工作负载和算法，以便达到最优的性价比。
