如何通过CPU和GPU调度最大化人工智能效率
通过CPU和GPU之间的智能调度来最大化人工智能效率。当在两者之间分配任务时，您将获得更好的性能和效率。智能调度可将编程时间减少20%以上，还能使基于GPU的人工智能任务速度提升高达190倍。下表展示了良好的调度如何提升人工智能效率和资源利用率：
指标 | 统计数据/改进 | 对人工智能效率的影响 |
|---|---|---|
编程时间减少 | 超过20% | 加快设置和调度 |
加速比降低 | 约低25% | 提升处理效率 |
GPU并行加速 | 高达190倍 | 大幅提升性能 |
通过CPU和GPU的资源调度，您可以获得最佳性能并节省成本。这种方式可使人工智能工作更高效，并优化资源利用。
最大化人工智能效率
CPU与GPU的角色
要充分发挥人工智能效率，您需要了解CPU和GPU的功能。CPU擅长处理复杂逻辑和顺序任务，最适合需要决策或大量数据移动的工作。大多数CPU拥有2到64个核心，这使其适合不需要大量并行处理的任务。
GPU专为并行处理设计，部分GPU拥有数千个核心，可实现超过1300 TOPS的算力。这使GPU能够快速处理大量数据，非常适合深度学习和神经网络训练，也适合需要矩阵运算和向量处理的任务。
以下表格展示了CPU和GPU在人工智能中的区别：
处理器类型 | 关键指标 | 示例值 | 核心数量 | 并行性 | 在人工智能中的典型角色 |
|---|---|---|---|---|---|
CPU | 核心数 | 2-64 | 2-64 | 低 | 逻辑控制、顺序任务 |
GPU | TOPS | 1300+ | 数千 | 高 | 并行计算、深度学习 |
人工智能笔记本GPU | TOPS | ~45 | 数百 | 中等 | 移动人工智能、中等工作负载 |
并非所有人工智能任务都应选择GPU。最新研究表明，对于小型语言模型，CPU的速度可能与GPU相当，甚至更快。例如，使用多个CPU线程对Qwen2-0.5B和LLaMA-3.2-1B等模型的加速比达到1.3倍，超过GPU。这意味着将每个任务与合适的硬件匹配至关重要，通过为每个任务选择最佳处理器，可提升人工智能效率。
CPU拥有2到64个核心，最适合顺序执行的任务。
GPU拥有数千个核心，更适合并行处理任务。
GPU具有更高的内存速度，有助于处理大型人工智能数据。
由于CPU并行处理能力有限，在处理复杂人工智能任务时功耗更高。
GPU专为深度学习和人工智能模型等复杂任务设计，因此更适合此类工作。
CPU更适合常规计算任务和需要复杂逻辑或顺序执行的任务。
选择任务运行平台时，需同时考虑速度和功耗效率。智能调度可确保每个处理器发挥其优势，帮助优化硬件利用率、节省能源并获得更好的结果。
任务映射
任务映射是指将每个人工智能任务分配给最佳处理器。良好的任务映射是最大化人工智能效率和优化硬件利用率的必要条件。您应分析任务并将其分解为更小的部分，根据需求将每个部分分配给CPU或GPU。
一种方法是基于渐近分析的协同调度策略(CAP)。CAP会评估CPU和GPU在每个任务中的表现，然后拆分工作以减少等待时间——这是同时使用CPU和GPU时的主要问题。CAP只需几次等待即可预测和平衡工作，使GPU高效运行而不闲置。
您可以将CAP与CUDA和pthreads等常规工具结合使用。在矩阵运算和机器学习等人工智能任务的测试中，CAP比其他方法速度提升高达42.7%。这表明智能任务映射和调度确实能提升速度和人工智能效率。
制定调度计划时，可尝试以下步骤：
分析工作负载：评估每个任务在CPU和GPU上的运行情况。
划分任务：将复杂逻辑或顺序任务分配给CPU，将可并行化的任务分配给GPU。
最小化同步：尽量减少CPU和GPU之间的等待时间。
监控资源利用率：观察每个处理器的使用情况。
动态调整分配：如果发现任务可运行得更好，调整您的计划。
还应考虑成本和节能问题。研究表明，用于混合硬件的基于果蝇的模拟退火优化方案(FSAOS)可降低任务时间和成本。测试显示，随着任务增加，FSAOS可保持速度和成本之间的良好平衡。另一项研究发现，智能调度可在保持低能耗的同时提供良好的响应时间。
以下是映射和调度人工智能任务的一些技巧：
使用工具了解每个任务的需求。
使用随任务变化而调整的智能调度。
同时关注速度和硬件利用率。
平衡工作负载，避免任务阻塞或硬件闲置。
尽量兼顾速度和成本，尤其是大型或云端任务。
如果运用这些理念，您可以最大化人工智能效率、加快任务运行速度并以最佳方式利用硬件。智能调度和映射有助于充分利用CPU和GPU的组合，使人工智能系统运行得更好。
异构资源调度
调度算法
通过为CPU和GPU使用智能调度算法，可提升人工智能工作效率。异构资源调度意味着将每个任务分配给最适合的处理器，这有助于优化资源利用率并加快运行速度。新算法使用机器学习来测试不同的系统设置方式，有些方法仅检查7%的所有选项，但仍能以超过95%的准确率预测每焦耳的性能，这使您能比尝试所有选项更快地找到良好的设置。
人工智能调度算法（如使用强化学习的算法）比FCFS和轮询等传统算法表现更好。这些新算法可帮助您利用高达91%的资源，使任务完成速度提升20-35%，等待时间减少30%，即使任务增加，系统也能保持快速运行。您可以在现实生活中看到这些良好结果，例如在机器人和智能家居中，更好的调度意味着更快的响应和更高的用户满意度。
框架和工具
有许多工具可帮助您进行异构资源调度，新工具包括JCOHRA、OEF和Koordinator。这些工具可帮助您在混合系统中的CPU和GPU之间分配任务和资源。例如，PEPPHER使用历史数据来预测最佳任务调度方式，因此在不同计算机上都能良好运行。PEACH模型在CPU和GPU之间拆分任务，以节省能源并加快工作速度。
机器学习模型（如基于SVM的预测器）可帮助您选择在CPU和GPU之间拆分任务的最佳方式。这些工具可让您自动化调度，从而更好地利用资源。借助这些框架，您可以动态调整任务分配，减少资源闲置，使人工智能工作更高效。
JCOHRA、OEF和Koordinator帮助您分配资源并优化运行。
PEPPHER和PEACH帮助您智能调度任务并节省能源。
机器学习模型帮助您为每个任务选择最佳调度方式。
异构资源调度使您能够让人工智能系统更快、更高效，并以最佳方式利用资源。
效率和性能优化
减少数据传输
通过减少CPU和GPU之间的数据移动，可加快人工智能工作速度。数据移动需要时间并消耗资源，智能调度和良好的算法有助于将数据保留在所需位置附近。您应将相似任务组合在一起，并减少内核调用，这有助于减少等待时间并加快运行速度。监控GPU内存使用和带宽可帮助您发现瓶颈。当数据移动减少时，您可以更好地利用硬件并节省成本。
节能调度可帮助人工智能保持快速运行并降低功耗。您可以使用电源使用效率和每任务能耗等指标来检查能耗情况，实时监控工具可显示每个任务的功耗。通过调整任务分配和使用算法，您可以减少等待时间并降低能源浪费，同时减少污染并提高每瓦特的工作量。考虑冷却和服务器利用率可让您全面了解系统的能源使用情况。
使用节能调度来平衡速度和功耗。
研究任务模式以更好地利用资源并避免额外工作。
多任务策略
多任务调度使您能够同时运行多个人工智能任务，这有助于提高硬件利用率并保持其繁忙状态。基于人工智能的调度会随任务变化而调整，并可预测潜在的减速点，从而获得更好的平衡和更快的响应。研究表明，多任务调度可使任务完成速度提升近18%，资源利用率提高约17%，这些收益来自动态调整计划和实时优化。
指标 | 改进(%) |
|---|---|
任务完成时间 | 17.99 |
资源利用率 | 16.85 |
您应使用自动分配任务并随系统变化而调整的算法，这样可获得良好的速度和硬件利用率。
实际应用案例
人工智能模型训练
智能调度在实际人工智能模型训练中帮助很大，当同时使用CPU和GPU时，您将获得更好的速度和资源利用率。许多团队表示，使用良好的调度可使项目更快完成并减少资源使用。例如：
一家大型科技公司在使用人工智能调度后，项目完成速度提升30%，资源利用率提高25%。
医疗保健团队通过更好的资源规划，每年节省高达380万美元，调度时间减少26%。
大型医院的护理团队加班时间减少32%，资源利用率提高40%。
如果将每个训练任务分配给合适的处理器，即可获得这些结果。在深度学习中，对某些GPU使用APEX等混合调度同时利用CPU和GPU，可比仅使用GPU快84%至96%。这些方案允许CPU和GPU同时工作，即使GPU内存较低。如果优化数据管道，可避免GPU等待并保持训练速度。
推理加速
良好的调度还可大幅加快实时推理速度，通过在CPU、GPU和其他处理器之间分配工作，可加速人工智能推理。测试表明，对于某些任务，NPU比GPU减少等待时间超过58%；对于其他任务，GPU等待时间减少22%且速度提升一倍。这意味着您应为每个推理任务选择最佳硬件以获得最佳结果。
某些框架使用带有延迟评估和异步执行的动态调度，这有助于减少内存使用并加快推理速度。人工智能模型基准测试工具会检查准确性、速度和内存使用情况，结果显示更好的调度可加快推理速度。当使用这些方法时，您会看到速度和资源利用率的实际提升。
研究表明，智能调度和映射可使任务完成速度提升高达37%，这些收益来自分析每个任务的结构并拆分数据以减少移动。通过运用这些理念，您的人工智能系统可在实际应用中提供快速可靠的结果。
