Hansı inference sürətləndirmələri əldə edilir?

Maşın öyrənmədə çıxışın sürətləndirilməsi istifadə olunan optimallaşdırma metodlarına və avadanlığa bağlıdır. Əsas yanaşmalar aşağıdakılardır:

• Model kvantizasiyası — çəkilərin dəqiqliyinin azaldılması (məsələn, float32-dən int8-ə), bu hesablama həcmini azaldır və keyfiyyət itkisi olmadan çıxışı sürətləndirir.
• Xüsusi kitabxanalar və çərçivələrin istifadəsi (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), onlar hesablama qrafikini optimallaşdırır və hardware imkanlarından istifadə edir.
• Hardware sürətləndirilməsindən istifadə: GPU, TPU, FPGA və ya xüsusi neyron prosessorları.
• Sorğuların paralel və partiyalaşdırılması — bir neçə sorğunu eyni vaxtda işləyərək ötürmə qabiliyyətini artırmaq.
• Model arxitekturasının optimallaşdırılması — modeli sadələşdirmək, parametr sayını azaltmaq.

Tapşırıq və yanaşmadan asılı olaraq, sürətləndirmə əsas CPU inferensiyasında olanla müqayisədə bir neçə dəfə və ya onlarla dəfə artmış ola bilər.