CPUの逆襲：LLM推論におけるCPUとGPUの役割分担を再考する

概要

エージェント型AIの台頭に伴い、オーケストレーションやツール実行に適したCPUの重要性が再評価されており、推論インフラの比重が従来のGPU中心からCPUへと大きくシフトしています。

詳細内容

LLM推論においてGPUが主役であった時代が変わりつつあります。本記事は、エージェント型AIや推論ワークロードの進化に伴い、CPUが果たす役割が劇的に拡大している背景を解説しています。主な要因として、エージェント型システムにおける「ツール呼び出し」や「推論ループ」の制御といったロジック処理がエンドツーエンドのレイテンシの50〜90%を占めることが挙げられます。Intelのデータによれば、CPU:GPUの比率は従来の1:8から、エージェント型ワークロードでは1:1にまで近づいています。さらに、プライバシー、コスト、ネットワーク遅延の制約から、エッジ環境での小規模言語モデル（SLM）の利用が増加しており、既存のCPUインフラを活用した推論が経済的な解となっています。NVIDIAの「Vera CPU」やArmの「AGI CPU」の登場、さらにはvLLMのようなソフトウェアスタックでのCPU最適化（AVX-512やAMXの活用）がこの流れを後押ししています。推論が単一のモデル実行から「思考と行動のループ」へと進化したことで、CPUはAIシステムの司令塔として再び重要性を増しています。

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