​​大模型训练完成后是否仍需GPU？关键结论：取决于具体应用场景——高并发/低延迟推理必须用GPU，轻量级或离线任务可改用CPU，但性能会显著下降。​​

1. ​​推理阶段的硬件选择逻辑​​

   • ​​GPU必要性场景​​：实时交互（如在线客服）、高吞吐量请求（如AI绘图服务）、严格延迟要求（如自动驾驶）必须依赖GPU，因其并行计算能力可维持毫秒级响应。例如，ResNet-50图像分类在GPU上的推理速度可达CPU的20倍。
   • ​​CPU替代可行性​​：离线批量处理、小型模型（参数量<1000万）、低QPS（每秒查询<10次）场景下，CPU可满足需求且成本更低。例如文本摘要等轻量任务，CPU能耗仅为GPU的1/5。

2. ​​成本与能效的权衡​​

   • ​​GPU的隐性成本​​：单节点GPU服务器月成本超2万元，电费支出是CPU的3倍以上。若业务无需实时性，混合部署（GPU处理热数据+CPU处理冷数据）可节省60%成本。
   • ​​替代硬件方案​​：TPU或专用推理芯片（如AWS Inferentia）比通用GPU便宜30%-50%，但需特定环境适配。

3. ​​技术优化降低GPU依赖​​

   • ​​模型压缩技术​​：通过蒸馏（如MobileNet）、量化（FP32转INT8）可将大模型显存占用减少75%，使部分任务可在CPU运行。
   • ​​弹性云服务​​：按需调用GPU资源（如AWS Lambda）避免闲置浪费，适合波动性业务。

​​总结​​：GPU并非推理阶段的绝对必需品，但性能与成本需精细权衡。建议先测试CPU/GPU基准性能，再结合业务SLA（如延迟、吞吐量）决策。对于90%的中小企业，混合部署是最优解。