Kunstmatige intelligentie (AI) is een rekenintensief vakgebied dat gedijt op hardwareversnelling. Hoewel Graphics Processing Units (GPU's) synoniem zijn geworden met AI-ontwikkeling, met name voor het trainen van deep learning-modellen, spelen centraleverwerkingseenheden (CPU's) nog steeds een cruciale rol bij bepaalde inferentiebelastingen. Welke hardware je kiest, hangt af van het type AI-taak, de complexiteit van het model, stroombeperkingen, latentie-eisen en schaalbaarheidsverwachtingen.
Op architectonisch niveau zijn CPU's en GPU's fundamenteel verschillend. Een moderne CPU kan tussen de 4 en 64 cores hebben, elk ontworpen voor complexe branching logica, pipelining en snel schakelen tussen contexten. Deze mogelijkheden maken CPU's veelzijdig, vooral voor sequentiële taken en werklasten die besluitvorming of real-time reacties vereisen. CPU's hebben grote caches, hogere kloksnelheden en geavanceerde instructiepijplijnen die ideaal zijn voor het uitvoeren van uiteenlopende taken, zij het ten koste van de parallelle doorvoer.
Een GPU bevat daarentegen duizenden eenvoudigere kernen (of CUDA-kernen in de architectuur van NVIDIA) die zijn geoptimaliseerd voor SIMD-bewerkingen (Single Instruction, Multiple Data). Hierdoor zijn GPU's zeer effectief in matrixvermenigvuldigingen en tensorberekeningen, die de ruggengraat vormen van neurale netwerken. Voor het trainen van een op transformatoren gebaseerd model moeten bijvoorbeeld grote matrices herhaaldelijk worden vermenigvuldigd, iets wat GPU's aanzienlijk kunnen versnellen dankzij hun zeer parallelle architectuur en geheugenbandbreedte.
Werkt AI op CPU of GPU?
Het antwoord is: beide, maar met context. AI-trainingsworkflows vertrouwen bijna uitsluitend op GPU's vanwege hun verwerkingscapaciteit en het vermogen om grote datavolumes parallel te verwerken. NVIDIA's GPU-architecturen zoals Volta, Ampere en Hopper hebben tensor cores die speciaal zijn ontworpen voor AI-bewerkingen met FP16, TF32 en zelfs FP8 precisie.
Niet alle AI-werklasten vereisen echter een dergelijke versnelling. Inferentie - het proces waarbij voorspellingen worden uitgevoerd op een getraind model - heeft vaak lagere rekenvereisten. Voor bepaalde toepassingen, zoals trefwoorddetectie, beeldclassificatie aan de rand of aanbevelingssystemen met compacte modellen, kunnen CPU's GPU's overtreffen op het gebied van kostenefficiëntie, thermisch ontwerpvermogen (TDP) en systeemcomplexiteit.
In specifieke scenario's kunnen CPU's zelfs de optimale keuze zijn. Dit zijn onder andere inferentie aan de rand, omgevingen met beperkte energie, toepassingen die veel besturingslogica vereisen en systemen die al zijn ontworpen rond CPU-centrische pijplijnen. Bovendien ondersteunen CPU's bredere softwarestacks en ontwikkelomgevingen, waaronder native ONNX, TensorFlow Lite en geoptimaliseerde MKL-DNN of OpenVINO runtimes.
Beste lokale AI-modellen voor CPU
Voor ontwikkelaars die AI-modellen lokaal op CPU's willen uitvoeren, zijn verschillende modellen specifiek geoptimaliseerd of gekwantificeerd om inference met lage latentie te bereiken. Met bibliotheken zoals llama.cpp, ONNX Runtime met INT8 ondersteuning en Hugging Face's Optimum Intel framework kan je transformer-gebaseerde architecturen fine-tunen voor CPU-uitvoering.
Populaire modellen zijn onder andere:
- GPT4All en LLaMA 2 7B (gekwantiseerd naar 4-bit of 8-bit) voor natuurlijke taalverwerkingstaken.
- TinyBERT en DistilBERT voor real-time sentimentanalyse of chatbot-toepassingen.
- MobileNetV3 en SqueezeNet voor beeldherkenning op CPU-gebonden apparaten.
Hoewel CPU's niet de ruwe floating-point verwerkingscapaciteit van GPU's bieden, laten deze modellen zien dat met voldoende optimalisatie lokale inferentie op CPU's volledig haalbaar is, vooral in offline, privacy-bewuste of energiezuinige omgevingen.
Waarom gebruikt AI meestal GPU in plaats van CPU voor training?
Het trainen van een modern deep learning-model omvat miljarden floating-point bewerkingen en enorme hoeveelheden gegevensparallellisme. Dit is waar GPU's domineren. Met ondersteuning voor duizenden gelijktijdige threads, snel on-die geheugen en hardwareversnelling voor FP16, BF16 en TF32 datatypes, zijn GPU's gebouwd om de rekengrafiek van neurale netwerken efficiënt te verwerken.
De Tesla V100 van NVIDIA levert bijvoorbeeld 112 teraflops FP16-prestaties, terwijl de A100 dit verhoogt tot meer dan 312 TFLOPS met Tensor Cores die zijn geoptimaliseerd voor deep learning-workloads. De Hopper-gebaseerde H100 legt de lat nog hoger met ondersteuning voor FP8-precisie en Transformer Engine-integratie, speciaal ontworpen om grote taalmodellen (LLM's) te versnellen.
Ondertussen biedt AMD's Instinct serie sterke alternatieven. De MI50 en MI100 bieden 32 GB HBM2-geheugen met hoge dubbelprecisie (FP64) prestaties, aantrekkelijk voor onderzoekers die werken aan AI-HPC hybride workloads. De MI210 met 64 GB geheugen levert meer dan 180 teraflops FP16-prestaties, waardoor het een haalbare optie is voor het trainen van transformatorgebaseerde modellen en neurale grafieknetwerken.
GPU voor AI: praktische overwegingen
Hoewel CPU's nog steeds relevant zijn voor lichte inferentie en embedded systemen, zullen de meeste commerciële en onderzoeks-AI workloads profiteren van GPU-versnelling. Frameworks zoals PyTorch en TensorFlow zijn geoptimaliseerd voor GPU-uitvoer en bibliotheken zoals CUDA, cuDNN en ROCm ontsluiten diepe hardware-integratie voor training en inferentie.
Bovendien zijn geheugenbandbreedte en schaalbaarheid cruciaal. High-end GPU's zoals de A100 en H100 worden geleverd met HBM2e of HBM3-geheugen, dat tot 3 TB/s aan geheugenbandbreedte biedt - eenheden van grootte hoger dan typische CPU DDR4/5-geheugenconfiguraties. Dit is vooral belangrijk voor modellen die niet volledig in het geheugen passen of waarvoor meerdere passes over gegevens nodig zijn, zoals GAN's of diffusiemodellen.
NovoServe GPU-server zomeruitverkoop
Als je jouw AI-infrastructuur wilt opschalen of wilt beginnen met de ontwikkeling van nieuwe modellen, biedt NovoServe een exclusieve GPU Server Summer Sale aan, met krachtige dedicated servers die zijn uitgerust met maximaal 8 GPU's, vanaf slechts €555 per maand.
Dankzij de wereldwijde infrastructuur, netwerkroutes met lage latentie en ondersteuning voor aangepaste configuraties helpt NovoServe bij het bouwen van jouw AI-stack met de juiste prestaties en kostenefficiëntie.
Bekijk nu onze GPU-serveraanbiedingen en geef jouw AI de GPU's die het verdient.
