CPU推理：AI算力配置新范式

在当前的人工智能领域，尤其是涉及到深度学习的推理阶段，行业普遍认为GPU是唯一的选择。然而，GPU的成本相对较高，且对于某些特定的应用场景，其高昂的价格和较高的能耗成为了一大负担。

相比之下，CPU作为一种性价比极高的推理硬件，逐渐进入了人们的视野，尤其是在对结果准确度有较高要求且需要考虑成本效益的行业中，如制造业、图像处理与分析等。经过数年的内部研究，阿丘科技的工业AI视觉算法平台软件AIDI已经成功验证了CPU推理的可行性，为行业提供了新的解决方案。

具体应用场景01
 

旧产线改造

 

许多制造企业的生产线启动时间较早，初期采用的传统算法并不过多依赖于GPU资源。随着时间的发展，这些产线的主板可能无法支持新增的GPU、NPU、TPU等加速卡。

在这种情况下，如果企业希望在其生产线上添加AI检测功能，全面更换工控机会导致成本激增，并延长上线周期。通过使用AIDI提供的CPU推理模式，企业可以迅速实现AI检测功能的上线，同时避免了高昂的硬件升级费用。

相关词语解释：

 

 

CPU（中央处理器，Central Processing Unit）

 

CPU是计算机的主要处理单元，负责执行系统中的大部分基本指令集，包括算术逻辑运算、控制单元的功能以及数据的移动等。它通常设计为能够高效地处理广泛的任务，从运行操作系统到执行应用程序的各种任务。

GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit）

 

GPU最初是为加速计算机图形渲染而设计的处理器，但现在其应用范围已经远远超出了图形处理领域。GPU拥有大量的核心，能够并行处理大量数据，这使得它们在图像和视频处理、深度学习、科学计算等领域非常有用。

NPU（神经网络处理器，Neural Network Processing Unit）

 

NPU是一种专门为处理机器学习算法而设计的微处理器，尤其是针对深度学习任务。NPU优化了对向量和矩阵运算的支持，这些运算是神经网络训练和推理过程中的基础。

TPU（张量处理单元，Tensor Processing Unit）

 

TPU是由谷歌开发的一种定制ASIC（专用集成电路），专门用于加速机器学习工作负载，特别是针对使用TensorFlow框架的应用程序。TPU能够高效地执行大规模的矩阵运算，这对于训练和推断阶段的深度学习模型至关重要。

02
 

轻量型项目

 

对于一些新的项目，尤其是那些算力需求较小的场景（如图像小于500万像素，仅需进行图像分类或单图推理，且可接受100毫秒的延迟），使用单个GPU卡往往无法达到满负荷运行的状态，从而造成资源浪费。

这类项目非常适合采用CPU进行推理，训练阶段则可以利用GPU工控机或云端资源。这种方法不仅能够显著降低硬件采购成本，还能确保项目的顺利推进。

03
 

旧产线改造的具体情形

 

如下图所示，通过传统算法进行项目的测量与检测，硬件配置主要为CPU+内存+主板。

 

 

图：旧产线

目前，旧产线改造通常有以下两种情形。

 

 

情形一：硬件配置基本不变，即CPU+内存+主板，通过传统算法做测量，而利用AI算法做外观检测。

 

 

图：情形一

情形二：硬件配置基本不变，即CPU+内存+主板，通过传统算法做测量与外观检测，而利用AI算法做缺陷复判。

图：情形二AIDI-CPU推理的优势01
 

推理速度比肩GTX1060，500万图像像素级推理仅需50ms

 

AIDI的CPU推理在速度方面表现出色，其底层采用DefectNet网络+Aqinfer推理引擎的创新模式。

DefectNet网络专门针对工业数据的特性而设计，具备轻量且检测能力强的特点。Aqinfer自研推理引擎则针对工业场景中图像分辨率高、目标小的特点，在原本就较高的推理速度基础上，进一步优化计算速度。

02
 

节省硬件成本，降低耗能风险

CPU在市场上供应充足，价格相对更为亲民，相较于一些高性能GPU，CPU的获取成本更低。对于企业来说，尤其是预算有限的中小企业，选择CPU推理可以在不牺牲太多性能的前提下，大幅降低硬件采购成本。

以一家小型服装加工厂为例，在引入AI检测系统时，如果选择GPU方案，高昂的硬件成本可能使其望而却步；而采用CPU推理方案，仅需利用现有的工控机资源，就能实现基本的质量检测功能。

同时，GPU的高功耗不仅增加了企业的用电成本，还会导致设备硬件容易因过热等问题而损坏。相比之下，CPU的功耗较低，运行更加稳定，能够有效降低企业的能耗风险和设备维护成本。在长期运行过程中，这一优势将为企业节省大量的资金和人力投入。

03
 

快速验证，减少额外投资

 

利用CPU进行AI推理，企业可以充分挖掘既有平台的空闲算力，避免了为新的算力需求而进行大规模的额外投资。在项目的初期验证阶段，CPU推理能够快速搭建起一个低成本的测试环境，帮助企业快速验证AI算法的可行性和有效性。例如，视觉团队可以先在现有的服务器上利用CPU进行算法验证，根据验证结果再决定是否需要进一步投资更强大的GPU算力。

成功案例

在某胶体检测项目中，产品的检测项涵盖少胶、溢胶、断胶、漏胶等关键指标。老设备方案中，胶水识别采用的是传统算法，但在实际应用中，偶尔会出现定位不准的问题，这对产品质量产生了一定的影响。为了提高检测精度，降低过检率，企业决定引入AI检测方案。

 

 

由于新增GPU需要对工控机配置进行复杂的修改，并且采购流程耗时较长，为了确保产线的正常运行，不耽误生产进度，项目团队最终选择了CPU推理方案。经过实际测试和验证，该方案能够直接上线，并且取得了令人满意的效果。

 

 

在此次项目中，图像分辨率为1000W，客户要求的CT（Cycle Time，周期时间）为1000ms，而实际CT时间仅为500ms，单图推理时间更是缩短至100ms，完全满足了上线要求。这一案例充分证明了阿丘科技AIDI的CPU推理在实际工业场景中的可行性和有效性，为其他类似项目提供了宝贵的参考经验。

 

 

综上，CPU推理作为AI算力配置的新范式，在特定的应用场景中展现出了独特的优势。随着技术的不断发展和优化，相信阿丘科技AIDI的CPU推理将在更多领域得到广泛应用，为企业的智能化转型提供更加经济、高效的解决方案。