¿Qué aceleraciones de inferencia se logran?

La aceleración de la inferencia en el aprendizaje automático depende de los métodos de optimización utilizados y del hardware. Los enfoques principales incluyen:

• Cuantificación de modelos — reducir la precisión de los pesos (por ejemplo, de float32 a int8), lo que disminuye la cantidad de cálculos y acelera la inferencia sin una pérdida significativa de calidad.
• Uso de bibliotecas y marcos especializados (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), que optimizan el gráfico de cálculo y aprovechan las capacidades del hardware.
• Uso de aceleración de hardware: GPU, TPU, FPGA o procesadores neuronales especializados.
• Paralelización y procesamiento por lotes de solicitudes — manejar varias solicitudes simultáneamente para aumentar el rendimiento.
• Optimización de la arquitectura del modelo — simplificación del modelo, reducción del número de parámetros.

Dependiendo de la tarea y el enfoque, la aceleración puede variar desde varias veces hasta decenas de veces en comparación con la inferencia básica en CPU.