Процессоры по-прежнему являются основными вычислителями для рабочих нагрузок ИИ, так как они обладают гибкостью, доступностью и более низкой ценой по сравнению с высококлассными GPU и специализированными ускорителями ИИ. 

Во время обучения моделей требуются огромные вычислительные мощности и объем памяти, а для вывода результатов – меньшая интенсивность вычислений, но все же требуется ускорение. Google обнаружил, что хотя GPU идеально подходят для обучения, многие модели ИИ могут быть оптимизированы и выполняться на CPU. Оптимизация процессоров для вывода продолжает развиваться, и современные процессоры могут эффективно обрабатывать модели ИИ с огромными параметрами. 

Модели ИИ с огромными параметрами, такие как GPT-4 и Gemini, могут быть излишними для некоторых корпоративных задач, а менее компактные модели могут выполнять подобные задачи хорошо, не требуя специализированных ускорителей. Это помогает снизить совокупную стоимость владения (TCO) и упростить конвейеры ИИ.