如何透過CPU和GPU調度最大化人工智慧效率
透過CPU和GPU之間的智慧調度來最大化人工智慧效率。當在兩者之間分配任務時，您將獲得更好的性能和效率。智慧調度可將程式設計時間減少20%以上，還能使基於GPU的人工智慧任務速度提升高達190倍。下表展示了良好的調度如何提升人工智慧效率和資源利用率：
指標 | 統計數據/改進 | 對人工智慧效率的影響 |
|---|---|---|
程式設計時間減少 | 超過20% | 加快設置和調度 |
加速比降低 | 約低25% | 提升處理效率 |
GPU並行加速 | 高達190倍 | 大幅提升性能 |
透過CPU和GPU的資源調度，您可以獲得最佳性能並節省成本。這種方式可使人工智慧工作更高效，並最佳化資源利用。
最大化人工智慧效率
CPU與GPU的角色
要充分發揮人工智慧效率，您需要了解CPU和GPU的功能。CPU擅長處理複雜邏輯和順序任務，最適合需要決策或大量資料移動的工作。大多數CPU擁有2到64個核心，這使其適合不需要大量並行處理的任務。
GPU專為並行處理設計，部分GPU擁有數千個核心，可實現超過1300 TOPS的算力。這使GPU能夠快速處理大量資料，非常適合深度學習和神經網路訓練，也適合需要矩陣運算和向量處理的任務。
以下表格展示了CPU和GPU在人工智慧中的區別：
處理器類型 | 關鍵指標 | 示例值 | 核心數量 | 並行性 | 在人工智慧中的典型角色 |
|---|---|---|---|---|---|
CPU | 核心數 | 2-64 | 2-64 | 低 | 邏輯控制、順序任務 |
GPU | TOPS | 1300+ | 數千 | 高 | 並行計算、深度學習 |
人工智慧筆記型電腦GPU | TOPS | ~45 | 數百 | 中等 | 行動人工智慧、中等工作負載 |
並非所有人工智慧任務都應選擇GPU。最新研究表明，對於小型語言模型，CPU的速度可能與GPU相當，甚至更快。例如，使用多個CPU線程對Qwen2-0.5B和LLaMA-3.2-1B等模型的加速比達到1.3倍，超過GPU。這意味著將每個任務與合適的硬體匹配至關重要，透過為每個任務選擇最佳處理器，可提升人工智慧效率。
CPU擁有2到64個核心，最適合順序執行的任務。
GPU擁有數千個核心，更適合並行處理任務。
GPU具有更高的記憶體速度，有助於處理大型人工智慧資料。
由於CPU並行處理能力有限，在處理複雜人工智慧任務時功耗更高。
GPU專為深度學習和人工智慧模型等複雜任務設計，因此更適合此類工作。
CPU更適合常規計算任務和需要複雜邏輯或順序執行的任務。
選擇任務運行平台時，需同時考慮速度和功耗效率。智慧調度可確保每個處理器發揮其優勢，幫助最佳化硬體利用率、節省能源並獲得更好的結果。
任務映射
任務映射是指將每個人工智慧任務分配給最佳處理器。良好的任務映射是最大化人工智慧效率和最佳化硬體利用率的必要條件。您應分析任務並將其分解為更小的部分，根據需求將每個部分分配給CPU或GPU。
一種方法是基於漸近分析的協同調度策略(CAP)。CAP會評估CPU和GPU在每個任務中的表現，然後拆分工作以減少等待時間——這是同時使用CPU和GPU時的主要問題。CAP只需幾次等待即可預測和平衡工作，使GPU高效運行而不閒置。
您可以將CAP與CUDA和pthreads等常規工具結合使用。在矩陣運算和機器學習等人工智慧任務的測試中，CAP比其他方法速度提升高達42.7%。這表明智慧任務映射和調度確實能提升速度和人工智慧效率。
制定調度計劃時，可嘗試以下步驟：
分析工作負載：評估每個任務在CPU和GPU上的運行情況。
劃分任務：將複雜邏輯或順序任務分配給CPU，將可並行化的任務分配給GPU。
最小化同步：盡量減少CPU和GPU之間的等待時間。
監控資源利用率：觀察每個處理器的使用情況。
動態調整分配：如果發現任務可運行得更好，調整您的計劃。
還應考慮成本和節能問題。研究表明，用於混合硬體的基於果蠅的模擬退火最佳化方案(FSAOS)可降低任務時間和成本。測試顯示，隨著任務增加，FSAOS可保持速度和成本之間的良好平衡。另一項研究發現，智慧調度可在保持低能耗的同時提供良好的回應時間。
以下是映射和調度人工智慧任務的一些技巧：
使用工具了解每個任務的需求。
使用隨任務變化而調整的智慧調度。
同時關注速度和硬體利用率。
平衡工作負載，避免任務阻塞或硬體閒置。
盡量兼顧速度和成本，尤其是大型或雲端任務。
如果運用這些理念，您可以最大化人工智慧效率、加快任務運行速度並以最佳方式利用硬體。智慧調度和映射有助於充分利用CPU和GPU的組合，使人工智慧系統運行得更好。
異構資源調度
調度演算法
透過為CPU和GPU使用智慧調度演算法，可提升人工智慧工作效率。異構資源調度意味著將每個任務分配給最適合的處理器，這有助於最佳化資源利用率並加快運行速度。新演算法使用機器學習來測試不同的系統設置方式，有些方法僅檢查7%的所有選項，但仍能以超過95%的準確率預測每焦耳的性能，這使您能比嘗試所有選項更快地找到良好的設置。
人工智慧調度演算法（如使用強化學習的演算法）比FCFS和輪詢等傳統演算法表現更好。這些新演算法可幫助您利用高達91%的資源，使任務完成速度提升20-35%，等待時間減少30%，即使任務增加，系統也能保持快速運行。您可以在現實生活中看到這些良好結果，例如在機器人和智慧家居中，更好的調度意味著更快的回應和更高的用戶滿意度。
框架和工具
有許多工具可幫助您進行異構資源調度，新工具包括JCOHRA、OEF和Koordinator。這些工具可幫助您在混合系統中的CPU和GPU之間分配任務和資源。例如，PEPPHER使用歷史數據來預測最佳任務調度方式，因此在不同電腦上都能良好運行。PEACH模型在CPU和GPU之間拆分任務，以節省能源並加快工作速度。
機器學習模型（如基於SVM的預測器）可幫助您選擇在CPU和GPU之間拆分任務的最佳方式。這些工具可讓您自動化調度，從而更好地利用資源。藉助這些框架，您可以動態調整任務分配，減少資源閒置，使人工智慧工作更高效。
JCOHRA、OEF和Koordinator幫助您分配資源並最佳化運行。
PEPPHER和PEACH幫助您智慧調度任務並節省能源。
機器學習模型幫助您為每個任務選擇最佳調度方式。
異構資源調度使您能夠讓人工智慧系統更快、更高效，並以最佳方式利用資源。
效率和性能最佳化
減少資料傳輸
透過減少CPU和GPU之間的資料移動，可加快人工智慧工作速度。資料移動需要時間並消耗資源，智慧調度和良好的演算法有助於將資料保留在所需位置附近。您應將相似任務組合在一起，並減少核心呼叫，這有助於減少等待時間並加快運行速度。監控GPU記憶體使用和頻寬可幫助您發現瓶頸。當資料移動減少時，您可以更好地利用硬體並節省成本。
節能調度可幫助人工智慧保持快速運行並降低功耗。您可以使用電源使用效率和每任務能耗等指標來檢查能耗情況，即時監控工具可顯示每個任務的功耗。透過調整任務分配和使用演算法，您可以減少等待時間並降低能源浪費，同時減少污染並提高每瓦特的工作量。考慮冷卻和伺服器利用率可讓您全面了解系統的能源使用情況。
使用節能調度來平衡速度和功耗。
研究任務模式以更好地利用資源並避免額外工作。
多任務策略
多任務調度使您能夠同時運行多個人類智慧任務，這有助於提高硬體利用率並保持其繁忙狀態。基於人工智慧的調度會隨任務變化而調整，並可預測潛在的減速點，從而獲得更好的平衡和更快的回應。研究表明，多任務調度可使任務完成速度提升近18%，資源利用率提高約17%，這些收益來自動態調整計劃和即時最佳化。
指標 | 改進(%) |
|---|---|
任務完成時間 | 17.99 |
資源利用率 | 16.85 |
您應使用自動分配任務並隨系統變化而調整的演算法，這樣可獲得良好的速度和硬體利用率。
實際應用案例
人工智慧模型訓練
智慧調度在實際人工智慧模型訓練中幫助很大，當同時使用CPU和GPU時，您將獲得更好的速度和資源利用率。許多團隊表示，使用良好的調度可使專案更快完成並減少資源使用。例如：
一家大型科技公司在使用人工智慧調度後，專案完成速度提升30%，資源利用率提高25%。
醫療保健團隊透過更好的資源規劃，每年節省高達380萬美元，調度時間減少26%。
大型醫院的護理團隊加班時間減少32%，資源利用率提高40%。
如果將每個訓練任務分配給合適的處理器，即可獲得這些結果。在深度學習中，對某些GPU使用APEX等混合調度同時利用CPU和GPU，可比僅使用GPU快84%至96%。這些方案允許CPU和GPU同時工作，即使GPU記憶體較低。如果最佳化資料管道，可避免GPU等待並保持訓練速度。
推理加速
良好的調度還可大幅加快即時推理速度，透過在CPU、GPU和其他處理器之間分配工作，可加速人工智慧推理。測試表明，對於某些任務，NPU比GPU減少等待時間超過58%；對於其他任務，GPU等待時間減少22%且速度提升一倍。這意味著您應為每個推理任務選擇最佳硬體以獲得最佳結果。
某些框架使用帶有延遲評估和異步執行的動態調度，這有助於減少記憶體使用並加快推理速度。人工智慧模型基準測試工具會檢查準確性、速度和記憶體使用情況，結果顯示更好的調度可加快推理速度。當使用這些方法時，您會看到速度和資源利用率的實際提升。
研究表明，智慧調度和映射可使任務完成速度提升高達37%，這些收益來自分析每個任務的結構並拆分資料以減少移動。透過運用這些理念，您的人工智慧系統可在實際應用中提供快速可靠的結果。
