AI推理硬件选型指南：CPU 与 GPU 的抉择

AI基础设施的建设不应追逐硬件潮流，而在于为任务选择最合适的工具。

Akamai全球分布式边缘网络能独特地为实时应用提供可扩展、高性价比的AI推理服务。通过对CPU的战略性使用，Akamai进一步降低了多种推理工作负载的成本与能耗，且无需牺牲性能。

决策边界：CPU 还是 GPU？

下表将助您根据模型架构、延迟需求与部署环境，做出正确的基础设施选择。

表1：CPU与GPU适用场景对照

在 Akamai Cloud 上部署 AI 推理的 9 个步骤

以下将引导您如何使用基础设施即代码(IaC)在Akamai Cloud上快速部署AI应用。利用Terraform，您能以最小手动成本，在边缘快速创建可扩展、可移植的环境。

开始前，请仔细阅读每一步骤，确保理解流程以高效完成设置。

1. 准备环境
2. 克隆或分叉项目仓库
3. 妥善保存密钥信息
4. 按需配置（可选）
5. 初始化并应用配置
6. 设置自定义域名（可选）
7. 访问应用
8. 成本估算
9. 清理资源

1. 准备环境
若已完成以下步骤，可跳过。但请确保在配置基础设施前所有前置条件均已满足。

• 安装Terraform : HashiCorp ，使用Terrform在 Linode 上配置基础设施
• 生成API令牌：Akamai 个人访问令牌管理指南
• 注册SSH密钥：SSH 密钥生成指南

2. 克隆或fork项目仓库

1. 进入您想要存放项目的文件夹，例如：cd ~/Projects

2. 运行 git clone https://github.com/jgdynamite10/moviemind-public.git

3. 进入项目目录：cd moviemind-public

注意：若您计划对代码进行修改，应首先 Fork 此代码库：

• 访问您正在使用的 GitHub 代码库页面。
• 点击页面右上角 Watch 和 Star 选项卡之间的 Fork 按钮。
• 随后即可创建属于您自己的 jgdynamite10/moviemind-public.git 代码库副本。

3.妥善保存密钥信息

遵循开发安全最佳实践，保护敏感数据。

注意：切勿将密码、密钥和令牌存入GitHub，请将 .env、secrets.tfvars 等文件加入 .gitignore。

4. 按需配置（可选）

编辑 variables.tf中的可定制变量，使基础设施符合应用需求：

• Label: 为实例命名以便追踪
• Region: 选择靠近用户或数据源的位置
• Instance_type: 根据工作负载匹配计算资源（见表2）

表2：实例类型及适用场景

注意：请在基础设施配置完成后再设置域名变量，以确保所需信息可用。

5. 初始化并应用配置
运行 terraform plan 预览Terraform将创建、修改或销毁的资源，此操作不会实际应用配置，是验证变量与配置是否正确的好方法。

设置变量后，初始化Terraform工作区并应用配置以部署基础设施：

terraform init

terraform apply -var-file="secrets.tfvars"

Terraform会在创建资源前请求确认。此过程大约需要5至10分钟。完成后，将输出实例的公网IP及其他有用信息。

6. 设置自定义域名（可选）
若需使用品牌域名，请遵循Akamai配置自定义域名指南并启用HTTPS加密。

提示：若部署到计算实例，请创建一条A记录指向实例的公网IP。为加速DNS解析，建议将TTL降至300秒。

7. 访问应用
部署完成后，Terraform会输出实例的公网IP。

• 等待约1分钟，待服务完全初始化。
• 在浏览器中访问：https://<您的实例IP>:8080

若访问遇到问题，请参考下一节的故障排除提示。

8. 成本估算

使用Akamai云服务成本计算器来配置和估算基础设施成本，并可对比Akamai与AWS、GCP和Azure的定价，了解潜在节省。

9. 清理资源

若不再需要该基础设施，请运行：terraform destroy，并同时清理：

• DNS记录（如果使用了自定义域名）
• 本地的密钥或临时文件

故障排除提示

配置问题：

• 运行 terraform validate 检查语法错误或缺失变量。
• 确保API令牌有效且账户配额充足。

服务器创建卡住或离线

若过程卡顿超过3分钟或无进展，或服务器看似创建但持续离线，最佳选择是删除此服务器并重新运行 terraform apply -var-file="secrets.tfvars"。

Terraform 无法建立 SSH 连接

确保SSH代理正在运行且已添加SSH密钥。

进程在任何阶段卡住

若部署过程卡顿超过3分钟且无进展，请按 Ctrl+C 中断，然后重新运行 terraform apply -var-file="secrets.tfvars"，通常可解决问题。

应用无法加载

• 确认使用的IP地址和端口正确。
• 使用 dig 或 nslookup 验证域名解析是否正确。
• 若SSL证书配置失败（常见原因），请重新运行 terraform apply 命令。
• 检查防火墙规则与端口开放状态。
• 在Akamai Linode控制台确认SSH密钥与实例状态。
• 使用 curl 或 Postman 测试API端点。

若以上步骤未能解决问题，请查看Akamai服务日志或联系Akamai技术支持团队获取进一步协助。

恭喜！

您已成功在Akamai边缘平台上使用CPU部署了AI推理服务。此设置支持多种实时应用，并可扩展自定义域名、HTTPS及可扩展基础设施。

匹配硬件与用例，避免浪费时间和金钱

评估AI推理硬件时，不应只关注算力，更需思考CPU和GPU如何与您的机器学习任务及数据集相匹配。多核CPU能高效处理序列任务、控制功能及数据处理；而GPU则为深度神经网络、大语言模型及其他高性能计算工作负载提供强大的并行处理能力。

CUDA或Tensor等框架利用GPU加速器来提升模型训练速度、减少瓶颈，尤其适用于重度依赖矩阵乘法与高吞吐量的算法。同时，CPU对于多数推理任务仍是高性价比之选，兼具能效与跨计算系统的可移植性。

无论您的AI项目涉及聊天机器人、生成式AI还是数据科学的大型数据集，理解CPU与GPU（以及Intel、AMD和NVIDIA的各类产品）的核心差异，都将助您精准匹配硬件与用例，避免浪费训练时间与基础设施成本。