Quali accelerazioni di inferenza vengono raggiunte?

L'accelerazione dell'inferenza nel machine learning dipende dai metodi di ottimizzazione utilizzati e dall'hardware. Gli approcci principali includono:

• Quantizzazione dei modelli — ridurre la precisione dei pesi (ad esempio, da float32 a int8), il che riduce la quantità di calcoli e accelera l'inferenza senza perdita significativa di qualità.
• Utilizzo di librerie e framework specializzati (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), che ottimizzano il grafo di calcolo e sfruttano le capacità hardware.
• Utilizzo di accelerazione hardware: GPU, TPU, FPGA o processori neurali specializzati.
• Parallelizzazione e batching delle richieste — elaborare più richieste contemporaneamente per aumentare la capacità.
• Ottimizzazione dell'architettura del modello — semplificazione del modello, riduzione del numero di parametri.

A seconda del compito e dell'approccio, l'accelerazione può arrivare da alcune volte a decine di volte rispetto all'inferenza CPU di base.