人工智能的处理器应该怎么挑选

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由于人工智能（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。  

云原生处理器是 CPU 架构的一项创新，是 AI 推理切实可靠的新选择，可替代高成本、高能耗的传统 x86 处理器。为 AI 应用程序配置适度算力，意味着您可以决定使用 CPU-Only，或是将云原生处理器的能效、可扩展性和计算性能与 GPU 的并行计算能力相结合。  

如您希望拥有价值及能效更高的 AI 解决方案，告别传统方案导致的高成本和高能耗，可遵循以下 3 项简单准则：

保持灵活性，满足未来的计算需求

仅部署可满足应用程序性能需求的计算量，并尽可能多地使用通用处理器，而非专用处理器。此举有助于保持灵活性，以便满足未来的计算需求。

将 CPU-Only 的 AI 推理

从传统 x86 处理器转移至云原生处理器

相比传统的 x86 处理器，您可以借助 Ampere 云原生处理器带来的性能增益，在 CPU-Only 的情况下部署更广泛的 AI 工作负载。

GPU 与高能效的云原生处理器相结合

将 GPU 与高能效的云原生处理器相结合，以处理任务更繁重的 AI 训练或 LLM 推理工作负载。