# 应对AI计算挑战的最佳处理器选择指南 随着人工智能技术的飞速发展，从简单的机器学习到复杂的深度学习乃至生成式AI，高性能计算的需求始终是驱动AI计算发展的引擎。然而，模型的研究和训练往往需要投入高昂的成本。为长期运行的计算密集型AI训练和大规模AI推理选择合适的CPU或GPU，本质上是要为您的应用找到最适宜的计算解决方案。

目前，AI技术已进入广泛应用的阶段，也出现了为AI推理超额配置计算的情况，这导致了高昂的成本支出（无论是硬件的单位成本，还是硬件运行的电力成本）。因此，为不同类型的AI工作负载采用GPU-Only虚拟机的做法，正在被能够大幅降低AI计算能耗的其他方案所替代。

## 一、AI计算面临的能耗挑战 与传统计算相比，运行AI需要更高的能耗。Bloomberg对此进行了详细介绍：ChatGPT3的参数量达到1,750亿，消耗了高达1.287千兆瓦时电量，相当于120户美国家庭一年的耗电量。而类似ChatGPT4这样的新模型（预计参数量达到1.7万亿），将比ChatGPT3消耗更高的电量。 由于AI带来的能耗需求飙升，配置适度算力并减少所需的计算量是行业迫在眉睫的需求。云原生计算可助力降低运行成本，为配置硬件层面的适度算力奠定基础，满足当前和未来的计算需求，并降低能耗。