​​AI训练主要依赖显卡（GPU），而非CPU。​​ 核心原因在于GPU的​​并行计算能力​​和​​高带宽显存​​，能高效处理神经网络中的海量矩阵运算，将训练时间从数周缩短至几天；而CPU虽擅长逻辑控制，但受限于​​串行架构​​和​​低内存带宽​​，在大规模数据训练中效率低下。不过，CPU在实时推理、边缘计算等轻量级场景仍有不可替代的作用。

• ​​并行计算碾压​​：GPU拥有数千个计算核心（如NVIDIA H100含上万CUDA核心），可同时执行数万线程，专为矩阵乘法等AI运算优化；CPU通常仅几十个核心，适合顺序任务但并行性能不足。例如训练GPT-3需数千块GPU协同，换用CPU需数百倍服务器成本。

• ​​显存与带宽优势​​：GPU显存（如GDDR6/HBM）带宽可达900GB/s，远超CPU的DDR4内存（约50GB/s），能快速吞吐训练数据。例如670亿参数的DeepSeek-V3模型，参数加载速度直接决定训练效率，GPU显存容量是关键。

• ​​专用硬件加速​​：现代GPU集成Tensor Core等AI加速单元，针对浮点运算深度优化。如NVIDIA A100的FP16算力达312TFLOPS，而顶级CPU仅约5TFLOPS。CUDA生态（如PyTorch/TensorFlow）对GPU的深度适配进一步放大优势。

• ​​能效与成本平衡​​：尽管单块GPU功耗较高，但完成相同任务所需服务器数量远少于CPU集群，综合能效比更优。例如10块GPU可替代数百台CPU服务器，降低机房与运维成本。

​​总结​​：AI训练首选GPU，但实际部署需结合场景——训练阶段用GPU加速，边缘推理可搭配低功耗CPU。未来异构计算（如GPU+CPU协同）将成为趋势，而算法优化与硬件迭代将持续提升效率。