Agentic AI算力架构：从GPU讲了什么-主要信息和内容重
技术类内容要先锁定前提条件，再检查配置、调用方式和最终输出是否符合预期。
先看原文给出的关键信息：阿里云在最新技术分享中指出：智能不再是仅运行于GPU之上的单一负载，而是构建在CPU、GPU、多级内存与互联架构协同之上的综合呈现。；范式迁移：从“训练为王”到“推理+协同”AI发展经历了三个清晰阶段：传统机器学习（1990s-2012）：以CPU为中心，低并行度，小数据集，依赖人工特征工程。；深度学习时代（2012-2025）：以GPU为中心，海量并行，TB级数据集，自动特征学习，Transformer成为主流。。继续往下处理时，重点放在这些条件上：Agentic AI时代（2025至今）：转向CPU-GPU协同。；智能体需具备推理、规划、工具调用、动态记忆管理及多轮长程任务能力。；关键驱动因素是“将人的因素从任务流中移出”，这直接推高了CPU的利用率——因为Agent的编排、记忆操作、工具执行等任务大量依赖CPU。。收尾检查时，再把这些细节对上：记忆管理：CPU承担的四类核心负载Agentic AI引入了复杂的记忆体系，而这些记忆的检索、组装、更新与淘汰均由CPU主导：这些操作密集且碎片化，天然适合CPU处理；调度挑战：有状态与无状态Agent混布Agent架构呈现主-从模式：Master Agent：有状态、长周期（小时/天），长上下文（>100K tokens），负责任务；Sub Agent：无状态、瞬时（秒/分），聚焦单一原子任务，上下文极小，执行后即销毁。。
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