部署一个深度学习服务时，申请GPU和CPU资源是为了充分利用它们各自的优点和功能。虽然GPU具有强大的并行计算能力和专用显存，但CPU在许多任务中仍然发挥着关键作用。以下是详细的解释：
GPU的作用
- 并行计算: GPU擅长处理大量并行计算任务，特别适合深度学习模型的训练和推理（inference），例如矩阵乘法和卷积运算等。
- 显存（VRAM）: GPU自带显存用于存储模型权重、输入数据和中间计算结果等。显存的带宽和容量对于处理大型深度学习模型至关重要。
CPU的作用
- 通用计算: CPU擅长处理通用计算任务，包括数据预处理、网络通信、文件I/O操作等。这些任务通常是串行的或具有较低的并行度，CPU在这方面比GPU更有效率。
- 系统管理: CPU负责操作系统和应用程序的管理，包括内存管理、任务调度和资源分配等。
- 数据传输: CPU管理主机内存和GPU显存之间的数据传输。虽然GPU可以进行高速计算，但数据的准备和传输通常由CPU处理。
为什么需要同时申请GPU和CPU资源
- 数据预处理和后处理: 深度学习模型的输入数据通常需要预处理，如归一化、数据增强等，这些任务通常由CPU完成。推理结果也可能需要后处理，如解码、筛选等。
- 任务协调和调度: CPU负责协调和调度任务，包括启动和管理GPU上的计算任务。它还处理网络请求、用户交互和其他系统操作。
- 资源管理: CPU管理系统的整体资源，包括内存、存储和网络资源。即使大部分计算在GPU上进行，CPU仍然需要管理这些资源以确保系统的稳定性和效率。
- 数据传输: 深度学习服务通常涉及大量的数据传输，CPU负责在主机内存和GPU显存之间传输数据。这包括将输入数据从主机内存复制到GPU显存，以及将计算结果从GPU显存复制回主机内存。
示例：深度学习服务的工作流程
- 数据预处理（CPU）: 接收和处理输入数据，如图像预处理、文本编码等。
- 数据传输（CPU-GPU）: 将预处理后的数据从主机内存传输到GPU显存。
- 模型推理（GPU）: 在GPU上运行深度学习模型进行推理。
- 结果传输（GPU-CPU）: 将模型推理结果从GPU显存传输回主机内存。
- 结果后处理（CPU）: 对推理结果进行后处理，如解码、筛选、格式化等。
- 响应生成（CPU）: 生成并返回响应给用户或其他系统。
总结
尽管GPU在深度学习计算中发挥了关键作用，但CPU在数据预处理、任务调度、系统管理和数据传输等方面同样不可或缺。因此，部署深度学习服务需要同时申请GPU和CPU资源，以充分利用它们各自的优势，确保服务的高效和稳定运行。
