CPU（Central Processing Unit）は、コンピュータの中核となる汎用プロセッサです。AI文脈においてCPUは、GPUやTPUのような専用アクセラレータと比較すると大規模な並列演算性能では劣りますが、データの前処理、モデルの制御フロー、軽量な推論タスクなど、AIパイプライン全体において依然として重要な役割を担っています。
CPUのAIにおける役割
大規模なディープラーニングの学習はGPUで行われますが、データの読み込み・前処理・後処理、学習の制御ロジック、APIサーバーでの推論リクエスト処理など、多くの処理をCPUが担当しています。また、軽量なモデル（決定木、ランダムフォレスト、小規模ニューラルネットワークなど）の学習や推論はCPUのみで十分実行可能です。
AI向けCPUの進化
IntelはAVX-512やAMXなどのAI演算向け拡張命令セットを搭載し、CPU上でのAI推論性能を強化しています。AMDもZen世代のCPUでAI性能を高めています。ARMアーキテクチャではSVE（Scalable Vector Extension）がAI処理を効率化しています。AppleのMシリーズチップもCPU内にAI最適化ユニットを統合しています。
CPUとGPUの使い分け
小規模なモデルや低バッチサイズの推論ではCPUが効率的な場合もあり、GPU導入のコストが見合わないケースではCPUベースのソリューションが選択されます。最適なハードウェア選択はワークロードの特性に応じて判断することが重要です。