RAG 与 RL 工具调用让 CPU 重回 ML 训练核心资源清单
TheZachMueller · x · 2026-10-01
Stas Bekman 观察到一个 ML 资源需求模式的转变:过去 CPU 几乎只用于 DataLoader 数据加载，GPU 才是主角;如今 RAG 检索和 RL 训练中的工具调用让 CPU 需求重新上升，他据此更新了相关用例文档，并征集其他意外的 CPU 用途。
TheZachMueller 回应指出，讨论或许还应排除沙箱(sandboxing)——他认为这是当前该领域最大的新增 CPU 消耗场景(agent 执行代码需大量沙箱环境)。整个讨论揭示:agent 化训练管线正在改变算力规划中 GPU/CPU 的配比假设。
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