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。