Какие методы используются для оптимизации инференса в современных ИИ-системах?

Некоторые методы, которые используются для оптимизации инференса в современных ИИ-системах:

• Использование специализированного оборудования. blog.ai-monster.ru Такие устройства, как NVIDIA A100s, H100s, Google TPUs или AWS Inferentia, обеспечивают более быстрый инференс для языковых моделей с лучшей энергоэффективностью. blog.ai-monster.ru
• Оптимизация архитектуры моделей. blog.ai-monster.ru Включает в себя квантизацию (снижение точности), прунинг (удаление менее полезных весов или слоёв) и дистилляцию (обучение меньшей модели для имитации вывода большей). blog.ai-monster.ru
• Параллелизация и оптимизация вычислений. serverflow.ru Современные процессоры, включая GPU и TPU, поддерживают параллельные вычисления, что позволяет выполнять инференс на нескольких ядрах или потоках одновременно. serverflow.ru
• Кэширование результатов или предвычисления. serverflow.ru Этот метод полезен, если часто обрабатываются повторяющиеся запросы или данные, которые не требуют повторного инференса для каждого нового запроса. serverflow.ru
• Использование локальных ресурсов. serverflow.ru Инференс осуществляется на устройстве пользователя или вблизи к источнику данных. serverflow.ru Это особенно важно для систем IoT, где передача данных на серверы может вызвать значительные задержки. serverflow.ru
• Оптимизация сетевой инфраструктуры. serverflow.ru Если инференс выполняется в облаке, важно минимизировать задержки передачи данных по сети. serverflow.ru Это может быть достигнуто путём использования быстрых протоколов передачи данных, улучшения маршрутизации или использования распределённых ЦОД для выполнения инференса ближе к пользователю. serverflow.ru

Оптимизация инференса должна учитывать специфику задачи и доступные ресурсы, чтобы максимально эффективно использовать все возможные способы ускорения работы обученных моделей ИИ. serverflow.ru