AI软件的性能瓶颈主要体现在CPU和显卡两个方面，但它们各自扮演的角色和适用场景不同。CPU是计算机的核心处理器，负责执行各种计算任务，包括AI软件中的数据预处理、模型训练和推理等。而显卡，特别是NVIDIA的GPU，因其强大的并行计算能力，在AI领域得到了广泛应用。GPU可以同时处理大量数据，大大加速了AI模型的训练和推理过程。
具体来说，AI软件在训练阶段主要依赖显卡。模型训练涉及大量的矩阵运算和浮点计算，GPU的并行处理能力可以显著提高这些计算的速度。而在推理阶段，即模型应用阶段，CPU和显卡都可以发挥作用。对于实时推理，CPU可能更合适，因为它可以更好地处理多任务和系统调用。而对于大规模、高并发的推理任务，显卡则能提供更高的计算效率。
此外，AI软件的性能还受到内存和存储系统的影响。足够的内存可以确保数据快速读写，而高速的存储系统可以减少数据加载时间。因此，在选择硬件时，需要综合考虑CPU、显卡、内存和存储系统的性能。
总之，AI软件的性能瓶颈主要在CPU和显卡，但具体使用哪种硬件或如何组合，需要根据实际应用场景和需求来决定。