Aké zrýchlenia inference sa dosahujú?

Zrýchlenie inferencie v strojovom učení závisí od použitých metód optimalizácie a hardvéru. Hlavné prístupy zahŕňajú:

• Kvantizácia modelov — zníženie presnosti váh (napríklad z float32 na int8), čo znižuje objem výpočtov a zrýchľuje inferenciu bez významnej straty kvality.
• Použitie špecializovaných knižníc a rámcov (TensorRT, ONNX Runtime, OpenVINO), ktoré optimalizujú graf výpočtov a využívajú hardvérové možnosti.
• Využitie hardvérového zrýchlenia: GPU, TPU, FPGA alebo špecializované neurónové procesory.
• Paralelizácia a dávkovanie požiadaviek — spracovanie viacerých požiadaviek súčasne na zvýšenie priepustnosti.
• Optimalizácia architektúry modelu — zjednodušenie modelu, zníženie počtu parametrov.

V závislosti od úlohy a prístupu môže zrýchlenie dosiahnuť od niekoľkých násobkov až po desiatky násobkov v porovnaní so základnou CPU inferenciou.