Какви ускорения на inference се постигат?

Ускорението на inference в машинното обучение зависи от използваните методи за оптимизация и хардуера. Основните подходи включват:

• Квантизация на модели — намаляване на точността на теглата (например, от float32 до int8), което намалява обема на изчисленията и ускорява inference без значителна загуба на качество.
• Използване на специализирани библиотеки и рамки (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), които оптимизират графа за изчисления и използват възможностите на хардуера.
• Използване на хардуерно ускорение: GPU, TPU, FPGA или специализирани невронни процесори.
• Паралелизация и батчинг на заявки — обработка на няколко заявки едновременно за увеличаване на пропускателната способност.
• Оптимизация на архитектурата на модела — опростяване на модела, намаляване на броя на параметрите.

В зависимост от задачата и подхода, ускорението може да достигне от няколко пъти до десетки пъти в сравнение с базовата CPU inference.