在过去的几年中，随着GPU的崭露头角，人们对CPU的重要性逐渐淡化。然而，最近的研究表明，CPU在机器学习推断中的角色愈发重要。特别是在LLM（Large Language Model）推断任务中，CPU的地位再次受到重视。
LLM的推断任务通常包括文本分类、词性标注和命名实体识别等涉及大规模文本处理的任务。在这些任务中，CPU负责处理序列标注、解码和后处理等计算密集型工作，而GPU则负责处理模型推断的向量化和并行计算。因此，CPU和GPU之间的合作成为提高推断效率的关键。
最新的研究发现，在LLM推断任务中，将CPU用于序列标注和解码等计算密集型工作，而将GPU用于向量化和并行计算，可以显著提升推断效率。这种CPU-GPU的协作模式不仅提高了推断速度，还降低了功耗，为机器学习推断带来了全新的可能性。
因此，我们需要重新思考CPU和GPU在LLM推断中的划分，充分发挥CPU在序列标注和解码等计算密集型工作中的作用，进一步优化推断性能，推动机器学习技术的发展。CPU又回来了，让我们一起期待更多创新应用的诞生！
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