Quelles accélérations d'inférence sont atteintes?

L'accélération de l'inférence en apprentissage automatique dépend des méthodes d'optimisation utilisées et du matériel. Les principales approches incluent :

• Quantification des modèles — réduire la précision des poids (par exemple, de float32 à int8), ce qui réduit la quantité de calculs et accélère l'inférence sans perte de qualité significative.
• Utilisation de bibliothèques et frameworks spécialisés (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), qui optimisent le graphe de calcul et exploitent les capacités matérielles.
• Utilisation de l'accélération matérielle : GPU, TPU, FPGA ou processeurs neuronaux spécialisés.
• Parallélisation et traitement par lots des requêtes — traiter plusieurs requêtes simultanément pour augmenter la capacité.
• Optimisation de l'architecture du modèle — simplification du modèle, réduction du nombre de paramètres.

Selon la tâche et l'approche, l'accélération peut atteindre de quelques fois à plusieurs dizaines de fois par rapport à l'inférence CPU de base.