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在大模型推理（inference）场景中，选择CPU还是GPU取决于多个因素，以下是关键对比和适用场景分析：
1. 性能与速度
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GPU优势：
- 并行计算：GPU（尤其是NVIDIA的CUDA核心）专为高并行计算设计，适合大模型的矩阵运算（如Transformer的注意力机制），吞吐量显著高于CPU。
- 显存带宽：GPU显存带宽远高于CPU内存带宽（如H100的3TB/s vs. CPU的50GB/s），能更快加载模型参数。
- 优化框架：CUDA、TensorRT等工具针对推理优化，支持量化（INT8/FP16）和动态批处理（Dynamic Batching），进一步提升速度。
- 适用场景：高并发请求、实时推理（如聊天机器人、生成任务）。
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CPU优势：
- 低延迟小模型：对于参数量较小（如<10B）或稀疏化/蒸馏后的模型，CPU的延迟可能接近GPU，且省去数据传输开销。
- 顺序任务：若推理任务依赖复杂逻辑分支（非矩阵计算），CPU的通用性更强。
2. 成本与能效
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GPU成本高：
- 高端GPU（如A100/H100）价格昂贵，且需配套高功耗电源和散热。
- 适合需要低延迟、高吞吐的生产环境。
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CPU成本低：
- 现有服务器CPU可直接部署，无需额外硬件投入。
- 适合预算有限、长尾请求（低频调用）或边缘设备（如手机、IoT）。
3. 模型与框架支持
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GPU优化更成熟：
- PyTorch/TensorFlow的GPU后端支持完善，且有针对大模型的优化（如Flash Attention、PagedAttention）。
- 专用推理引擎（如vLLM、TGI）通常优先支持GPU。
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CPU的适用场景：
- 部分框架（如ONNX Runtime、OpenVINO）针对CPU优化，支持算子融合和内存压缩。
- 模型需量化（如GGML格式）或转换为CPU友好架构（如Mistral的滑动窗口注意力）。
4. 实际场景建议
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选GPU：
- 模型参数量大（如>7B）、要求实时响应（如AI客服）。
- 需处理高并发请求（如100+ QPS）。
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选CPU：
- 模型轻量化（如<3B的Alpaca）、推理频率低（如内部工具）。
- 无GPU资源或需部署在边缘设备（如本地文档处理）。
5. 混合方案
- 异构计算：使用GPU处理热点请求，CPU处理长尾请求（如AWS Inferentia + x86）。
- 模型拆分：将部分计算（如预处理/后处理）卸载到CPU，减少GPU负载。
总结：GPU在大多数大模型推理场景中性能占优，但需权衡成本；CPU适合轻量化或边缘部署。建议通过实测（如延迟/TCO）决定最终方案。