Что такое параллелизм в инференсе?

Параллелизм в инференсе — это одновременное выполнение нескольких операций или обработка нескольких запросов модели машинного обучения для ускорения вывода результатов.

Например, если у вас есть нейросеть, которая должна обработать множество входных данных, параллелизм позволяет:

• Обрабатывать несколько запросов одновременно (пакетная обработка, batch inference).
• Распараллеливать вычисления внутри самой модели, используя несколько ядер CPU или GPU.

Это повышает пропускную способность системы и снижает задержки.

Пример: при использовании TensorFlow или PyTorch можно подавать батчи данных, чтобы модель сразу предсказывала для нескольких примеров, что эффективнее, чем по одному.

# Пакетный инференс в PyTorch
outputs = model(batch_inputs)  # batch_inputs — тензор с несколькими примерами

Также можно распараллеливать инференс на уровне нескольких потоков или процессов, если модель и инфраструктура это поддерживают.