AI推理硬件選型指南：CPU 與 GPU 的抉擇
AI基礎設施的建設不應追逐硬件潮流，而在于為任務選擇最合適的工具。
Akamai全球分布式邊緣網絡能獨特地為實時應用提供可擴展、高性價比的AI推理服務。通過對CPU的戰略性使用，Akamai進一步降低了多種推理工作負載的成本與能耗，且無需犧牲性能。
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決策邊界：CPU 還是 GPU？
下表將助您根據模型架構、延遲需求與部署環境，做出正確的基礎設施選擇。
適用 CPU 的場景 | 適用 GPU 的場景 |
輕量級或稀疏模型的實時推理 | 深度學習模型訓練或高分辨率媒體處理 |
處理控制邏輯或通用計算任務 | 需要大規模并行計算（如矩陣運算） |
優先考慮成本效益與廣泛可用的邊緣算力 | 為集中式數據中心優化極致性能 |
要求環境間的可移植性 | 運行大規模模型訓練 |
表1：CPU與GPU適用場景對照
在 Akamai Cloud 上部署 AI 推理的 9 個步驟
以下將引導您如何使用基礎設施即代碼(IaC)在Akamai Cloud上快速部署AI應用。利用Terraform，您能以最小手動成本，在邊緣快速創建可擴展、可移植的環境。
開始前，請仔細閱讀每一步驟，確保理解流程以高效完成設置。
- 準備環境
- 克隆或分叉項目倉庫
- 妥善保存密鑰信息
- 按需配置（可選）
- 初始化并應用配置
- 設置自定義域名（可選）
- 訪問應用
- 成本估算
- 清理資源
1. 準備環境
若已完成以下步驟，可跳過。但請確保在配置基礎設施前所有前置條件均已滿足。
- 安裝Terraform : HashiCorp ，使用Terrform在 Linode 上配置基礎設施
- 生成API令牌：Akamai 個人訪問令牌管理指南
- 注冊SSH密鑰：SSH 密鑰生成指南
2. 克隆或fork項目倉庫
1. 進入您想要存放項目的文件夾，例如：cd ~/Projects
2. 運行 git clone https://github.com/jgdynamite10/moviemind-public.git
3. 進入項目目錄：cd moviemind-public
注意：若您計劃對代碼進行修改，應首先 Fork 此代碼庫：
- 訪問您正在使用的 GitHub 代碼庫頁面。
- 點擊頁面右上角 Watch 和 Star 選項卡之間的 Fork 按鈕。
- 隨后即可創建屬于您自己的 jgdynamite10/moviemind-public.git 代碼庫副本。
3.妥善保存密鑰信息
遵循開發安全最佳實踐，保護敏感數據。
注意：切勿將密碼、密鑰和令牌存入GitHub，請將 .env、secrets.tfvars 等文件加入 .gitignore。
4. 按需配置（可選）
編輯 variables.tf 中的可定制變量，使基礎設施符合應用需求：
- Label: 為實例命名以便追蹤
- Region: 選擇靠近用戶或數據源的位置
- Instance_type: 根據工作負載匹配計算資源（見表2）
實例類型 | 適用場景 |
g6-standard-4 | 小模型，低流量 |
g6-standard-8 | 中等模型或常規流量 |
g6-dedicated-8 | 大模型、高并發或需穩定性能的場景 |
表2：實例類型及適用場景
注意：請在基礎設施配置完成后再設置域名變量，以確保所需信息可用。
5. 初始化并應用配置
運行 terraform plan 預覽Terraform將創建、修改或銷毀的資源，此操作不會實際應用配置，是驗證變量與配置是否正確的好方法。
設置變量后，初始化Terraform工作區并應用配置以部署基礎設施：
terraform init
terraform apply -var-file="secrets.tfvars"
Terraform會在創建資源前請求確認。此過程大約需要5至10分鐘。完成后，將輸出實例的公網IP及其他有用信息。
6. 設置自定義域名（可選）
若需使用品牌域名，請遵循Akamai配置自定義域名指南并啟用HTTPS加密。
提示：若部署到計算實例，請創建一條A記錄指向實例的公網IP。為加速DNS解析，建議將TTL降至300秒。
7. 訪問應用
部署完成后，Terraform會輸出實例的公網IP。
- 等待約1分鐘，待服務完全初始化。
- 在瀏覽器中訪問：https://<您的實例IP>:8080
若訪問遇到問題，請參考下一節的故障排除提示。
8. 成本估算
使用Akamai云服務成本計算器來配置和估算基礎設施成本，并可對比Akamai與AWS、GCP和Azure的定價，了解潛在節省。
9. 清理資源
若不再需要該基礎設施，請運行：terraform destroy，并同時清理：
- DNS記錄（如果使用了自定義域名）
- 本地的密鑰或臨時文件
故障排除提示
配置問題：
- 運行 terraform validate 檢查語法錯誤或缺失變量。
- 確保API令牌有效且賬戶配額充足。
服務器創建卡住或離線
若過程卡頓超過3分鐘或無進展，或服務器看似創建但持續離線，最佳選擇是刪除此服務器并重新運行 terraform apply -var-file="secrets.tfvars"。
Terraform 無法建立 SSH 連接
確保SSH代理正在運行且已添加SSH密鑰。
進程在任何階段卡住
若部署過程卡頓超過3分鐘且無進展，請按 Ctrl+C 中斷，然后重新運行 terraform apply -var-file="secrets.tfvars"，通常可解決問題。
應用無法加載
- 確認使用的IP地址和端口正確。
- 使用 dig 或 nslookup 驗證域名解析是否正確。
- 若SSL證書配置失敗（常見原因），請重新運行 terraform apply 命令。
- 檢查防火墻規則與端口開放狀態。
- 在Akamai Linode控制臺確認SSH密鑰與實例狀態。
- 使用 curl 或 Postman 測試API端點。
若以上步驟未能解決問題，請查看Akamai服務日志或聯系Akamai技術支持團隊獲取進一步協助。
恭喜！
您已成功在Akamai邊緣平臺上使用CPU部署了AI推理服務。此設置支持多種實時應用，并可擴展自定義域名、HTTPS及可擴展基礎設施。
匹配硬件與用例，避免浪費時間和金錢
評估AI推理硬件時，不應只關注算力，更需思考CPU和GPU如何與您的機器學習任務及數據集相匹配。多核CPU能高效處理序列任務、控制功能及數據處理；而GPU則為深度神經網絡、大語言模型及其他高性能計算工作負載提供強大的并行處理能力。
CUDA或Tensor等框架利用GPU加速器來提升模型訓練速度、減少瓶頸，尤其適用于重度依賴矩陣乘法與高吞吐量的算法。同時，CPU對于多數推理任務仍是高性價比之選，兼具能效與跨計算系統的可移植性。
無論您的AI項目涉及聊天機器人、生成式AI還是數據科學的大型數據集，理解CPU與GPU（以及Intel、AMD和NVIDIA的各類產品）的核心差異，都將助您精準匹配硬件與用例，避免浪費訓練時間與基礎設施成本。
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