首页/AI/大模型部署与运维速查/CPU 推理场景与要点
部署形态与选型43 条

CPU 推理场景与要点

没有 GPU 或只做低并发验证时,CPU 推理可用 llama.cpp、Ollama 等方案;吞吐低但部署简单,适合功能验证、小规模内网与离线批处理。

llama.cpp 纯 CPU 运行

llama.cpp 纯 CPU 运行
./build/bin/llama-server -m <模型.gguf> -t 16 --host 0.0.0.0 --port 8080
# -t 指定线程数,一般设为物理核心数附近
常用工具llama.cpp / Ollama(CPU 回退)
关键参数线程数、批大小、量化档位
预期比 GPU 慢一到数个量级,按 token/s 评估可接受性
CPU 推理优先看重内存带宽与量化档位:Q4 档位显著降低内存占用与带宽压力。

易错点

  • 线程数开满超线程不会更快:物理核数附近通常是较优区间,以实测为准

数据来源与参考

  • llama.cpp 仓库(github.com/ggml-org/llama.cpp)
  • Ollama 官方文档(docs.ollama.com)
​‌‌​​‌​​​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​​‌‌​​‌​‌‌‌​​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌​‌‌‌​​​‌​‌‌​‌​​‌​‌‌​​​‌‌​‌‌‌​‌​​​‌‌​‌‌‌‌​​‌​‌‌‌​​‌‌​​​‌‌​‌‌​‌‌‌‌​‌‌​‌‌​‌