Какие ускорения инференса достигаются?

Ускорение инференса в машинном обучении зависит от используемых методов оптимизации и аппаратного обеспечения. Основные подходы включают:

• Квантование моделей — уменьшение точности весов (например, с float32 до int8), что снижает объем вычислений и ускоряет инференс без значительной потери качества.
• Применение специализированных библиотек и фреймворков (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), которые оптимизируют граф вычислений и используют аппаратные возможности.
• Использование аппаратного ускорения: GPU, TPU, FPGA или специализированных нейросетевых процессоров.
• Параллелизация и батчинг запросов — обработка нескольких запросов одновременно для повышения пропускной способности.
• Оптимизация архитектуры модели — упрощение модели, сокращение числа параметров.

В зависимости от задачи и подхода ускорение может достигать от нескольких раз до десятков раз по сравнению с базовым CPU-инференсом.