大模型相关（CPU与GPU和模型的蒸馏）_为什么大模型用的gpu而不是cpu

CPU与GPU上的运行效率差异

GPU上运行的两层3x3卷积层确实可以比一层5x5卷积层更快，而在CPU上情况可能正好相反。
原因：（1）并行处理能力：GPU拥有成百上千个小核心，能够同时处理大量计算任务，这对于执行矩阵运算特别有效。
例如，在神经网络中，每个卷积核的操作都是相互独立的，可以并行处理，这使得GPU特别适合于加速此类操作。
（2）内存访问模式：现代GPU架构优化了对于并行线程的内存访问，使得多层小卷积核（如两个3x3）可以在不引入过多内存访问延迟的情况下快速完成计算。
相比之下，大卷积核（如5x5）可能需要更多的内存带宽和访问时间。
（3）缓存和数据流：CPU设计注重于缓存和复杂的控制流，适用于处理顺序执行的任务。
在CPU上，小卷积核可能导致频繁的缓存未命中和数据交换，从而降低了效率。
而单层的大卷积核可能因为数据局部性较好而表现得更快
（4）计算资源适配：在深度学习训练过程中，模型结构的选择往往取决于可用的计算资源。
在GPU资源丰富时，设计更深层次、更多小卷积核的网络结构可以充分利用其并行处理的优势；
而在CPU上，则可能倾向于设计更少层次、更大卷积核的网络以提高效率。

模型的蒸馏（对原始模型比较大，改造为垂直领域的小的，比如将6B修改为1B）