Que acelerações de inferência são alcançadas?

A aceleração da inferência em aprendizagem automática depende dos métodos de otimização utilizados e do hardware. As principais abordagens incluem:

• Quantização de modelos — reduzir a precisão dos pesos (por exemplo, de float32 para int8), o que diminui o volume de cálculos e acelera a inferência sem perda significativa de qualidade.
• Uso de bibliotecas e frameworks especializados (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), que otimizam o gráfico de cálculo e utilizam as capacidades do hardware.
• Uso de aceleração de hardware: GPU, TPU, FPGA ou processadores neurais especializados.
• Paralelização e processamento em lote de requisições — processar várias requisições simultaneamente para aumentar a capacidade.
• Otimização da arquitetura do modelo — simplificação do modelo, redução do número de parâmetros.

Dependendo da tarefa e da abordagem, a aceleração pode variar de algumas vezes a dezenas de vezes em comparação com a inferência básica em CPU.