Welke inferentieversnellingen worden bereikt?

De versnelling van inferentie in machine learning hangt af van de gebruikte optimalisatiemethoden en hardware. De belangrijkste benaderingen omvatten:

• Modelquantisatie — het verminderen van de precisie van de gewichten (bijvoorbeeld van float32 naar int8), wat de hoeveelheid berekeningen vermindert en de inferentie versnelt zonder significante kwaliteitsverlies.
• Gebruik van gespecialiseerde bibliotheken en frameworks (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), die het berekeningsgraf optimaliseren en hardwaremogelijkheden benutten.
• Gebruik van hardwareversnelling: GPU, TPU, FPGA of gespecialiseerde neurale processoren.
• Parallellisatie en batching van verzoeken — het gelijktijdig verwerken van meerdere verzoeken om de doorvoer te verhogen.
• Optimalisatie van de modelarchitectuur — het vereenvoudigen van het model, het verminderen van het aantal parameters.

Afhankelijk van de taak en aanpak kan de versnelling variëren van enkele keren tot tientallen keren in vergelijking met de basis CPU-inferentie.