大模型应用开发，CPU如何发光发热？

2025年，具备深度思考能力的DeepSeek的问世，让大模型在商业落地过程中，有了处理复杂任务的能力。

然而，面对大模型技术的日新月异，当越来越多开发者、开发团队着手基于大模型开发应用，乃至AI智能体时，如何用较低成本、开发出符合这个时代的AI智能体，就成了当下大多数开发者不得不面对的问题。

也是在这样的背景下，基于英特尔至强6性能核的火山引擎第四代计算实例g4il提出了“一杯咖啡的成本，在云上构建专属大模型知识库”，似是有意解决这一问题。

近日，我们与英特尔技术专家进行了一次技术交流。

据英特尔技术专家透露，“英特尔已经基于火山引擎第四代计算实例g4il进行了一系列测试，我们现在已经能够做到在一个云实例里，仅使用CPU就可以运行14B的大模型，这个门槛最低可以降到16vCPU或32vCPU，16vCPU在火山引擎官网的定价仅约3.8元/小时。”

这让基于云计算的大模型应用开发颇具诱惑力，也为大模型步入真正具备落地能力的Agentic AI时代奠定了基础。

01 DeepSeek带来的高效开发启示

年初DeepSeek的出现，不仅在各项能力上持续刷新业界对大模型潜能的认知上限，更以其独特的“深度思考”能力，为大模型应用开发带来了新思路。

DeepSeek的显著特性之一是其高效的“蒸馏”技术。

通过这种技术，即使是参数量相对较小（如7B或14B参数）的大模型，也能够展现出媲美甚至超越许多先前大模型的推理能力，这一点在DeepSeek-R1模型上得到了充分体现。

这种“小模型撬动大智慧”的特性，使得DeepSeek在学习和开发阶段具有极高的性价比，为更广泛的开发者和研究者提供了接触和使用先进AI技术的机会。

面对大模型技术的飞速迭代，许多开发者和企业都感受到了前所未有的机遇与挑战。

英特尔技术专家指出，“面对这股不可逆转的趋势，与其在大模型本身研发上进行‘内卷’，不如将目光投向大模型应用开发这一更广阔的赛道。”

因为大模型本身往往需要与具体的应用场景相结合，才能真正落地并发挥其价值。

投身大模型应用开发，不仅是缓解技术焦虑的有效途径，更是提升自身价值、抓住时代机遇的关键一步。

然而，对于普通开发者而言，进入大模型应用开发领域并非易事，RAG、MCP、A2A等技术名词层出不穷，技术栈的演进速度也令人眼花缭乱，许多人因此望而却步。

一方面认为门槛过高，另一方面则苦于不知从何处入手，这种困境是当前AI普惠化过程中亟待解决的现实问题。

DeepSeek的成功也为模型架构的创新提供了启示。

DeepSeek采用的MoE混合专家架构虽然并非首创，但却有力地验证了该架构的有效性。

MoE架构的特点在于，虽然模型总参数量可能大幅增加，但实际在推理过程中被激活的“有效参数”数量相对较少，这种机制使得模型能够在不显著增加算力需求的前提下，提升了性能和容量，实现了对计算资源的更高效利用。

英特尔技术专家特别指出，更值得关注的是DeepSeek所展现的“深度思考”能力，这意味着模型在处理复杂任务时，不再仅仅是简单地根据输入生成输出，而是在内部经历“规划”和“思考”阶段，然后再给出结果。

这种机制显著提升了模型在复杂问题解决和逻辑推理能力，也为接下来大模型的应用普及奠定了基础。

然而，如何解决大模型在开发、测试、验证过程中的算力开销，降低大模型应用的开发成本，依然是开发者不得不三思的问题。

前不久，火山引擎云基础团队官方表示，基于英特尔至强6性能核的火山引擎第四代计算实例g4il，已经可以实现“一杯咖啡的成本，在云上构建专属大模型知识库”。

这为大模型应用开发者们带来了一个低成本选项。

02 异构计算趋势下，CPU如何发光发热？

同样是做AI推理，如何比较CPU和GPU的性能差异？

这是大模型应用开发者面临的一个问题，也是英特尔这样的算力供应商需要考虑的问题。

英特尔技术专家指出，“本质上CPU可以理解为一把‘瑞士军刀’，是一个通用型计算设备，能够执行多种任务，我们也对英特尔至强6性能核的AI推理进行了加强，使其相比其他CPU有了专门做矩阵运算的AI加速器，GPU则更像一个专注于并行计算和AI加速的‘专家工具’。”

不过，英特尔技术专家也指出，“当前业界的普遍趋势是采用异构计算方案，即根据任务特性，让CPU和GPU协同工作，各展所长。”

CPU的优势在于其低成本、易获得性，以及能够满足多数场景下的基本AI推理需求，特别是在GPU资源有限或不易获取，或者仅需进行小规模模型推理及特定AI场景应用时。

即便在GPU资源充足的情况下，CPU依然可以与GPU协同工作，承担数据预处理、任务调度、部分轻量级模型推理等任务，而非简单的替代关系。

CPU与GPU协同的异构计算方案，实际上已经是当下技术发展的主流方向。

大模型应用的生命周期通常包括开发、验证和大规模生产部署三个阶段，在对算力性能要求相对较低的开发和验证阶段，CPU的低成本和易获得性使其成为理想的选择。

正因如此，基于英特尔至强6性能核的火山引擎第四代计算实例g4il意在充分发挥CPU的这些优势，火山引擎联合因特尔共同打造了面向大模型应用的开发环境，并整合了丰富的应用镜像，将其包装成一个完整的解决方案，旨在降低开发者入门的门槛。

英特尔技术专家指出，进行大模型应用开发需要具备三大要素：

用于验证和练习的硬件环境，主流软件栈的兼容支持，以及一个好老师。

为了帮助开发者跨越这“第一步”，英特尔与火山引擎致基于g4il实例就三大要素进行了如下布局：

硬件环境方面，火山引擎g4il实例搭载了先进的英特尔至强6处理器，内置AMX AI加速器，通过AMX的硬件加速能力，用户在配置更低、更经济的虚拟机上也能获得流畅的大模型应用体验。

例如，针对DeepSeek的7B、14B参数的小尺寸模型，通过软硬件协同优化，可以在不依赖GPU的情况下，仅使用CPU（如16vCPU或32vCPU的g4il实例）即可实现每秒7个token以上的流畅输出速度。

据悉，基于英特尔至强6性能核的g4il实例已经正式发售。

在火山引擎官网上，一个16vCPU的g4il实例定价约为每小时3.8元，极大地降低了开发者的硬件成本。

软件栈方面，英特尔发起的OPEA开源社区致力于利用开放架构和组件化、模块化的思想，旨在为企业打造可扩展的AI应用部署基础。

OPEA社区积累了大量经过预先验证和优化的开源应用范例，可供用户参考。

英特尔与火山引擎将这些范例和必要的软件栈打包成虚拟机镜像，用户在火山引擎控制台选择g4il实例后，可以直接选用预置的知识库问答等AI应用镜像，实现一键部署。

据英特尔技术专家透露，“通过一键部署，原本可能需要数天才能完成的环境搭建过程，如今可以缩短至3分钟左右。”

课程指导方面，英特尔准备了丰富的演示课程和技术文档，内容涵盖从基础环境搭建、代码开发环境配置，到模型调优、性能优化等各个环节。

这些课程旨在帮助基础相对薄弱的用户补齐知识短板，理解技术原理，掌握实际操作技能，从而真正实现能力的进阶。

据悉，这些课程在英特尔官网上免费开放给所有用户。

正是基于这三大要素的构建，火山引擎云基础团队有了提出“一杯咖啡的成本，在云上构建专属大模型知识库”的底气，也为开发者提供了一条云上新路径，一条高效通向Agentic AI的路径。