Jakie przyspieszenia inferencji są osiągane?

Przyspieszenie inferencji w uczeniu maszynowym zależy od stosowanych metod optymalizacji i sprzętu. Główne podejścia obejmują:

• Kwantyzację modeli — zmniejszenie precyzji wag (np. z float32 na int8), co zmniejsza ilość obliczeń i przyspiesza inferencję bez znacznej utraty jakości.
• Użycie specjalistycznych bibliotek i frameworków (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), które optymalizują graf obliczeń i wykorzystują możliwości sprzętowe.
• Wykorzystanie przyspieszenia sprzętowego: GPU, TPU, FPGA lub specjalistyczne procesory neuronowe.
• Paralelizację i batching zapytań — obsługa wielu zapytań jednocześnie w celu zwiększenia przepustowości.
• Optymalizację architektury modelu — upraszczanie modelu, zmniejszanie liczby parametrów.

W zależności od zadania i podejścia, przyspieszenie może sięgać od kilku razy do kilkudziesięciu razy w porównaniu z podstawową inferencją CPU.