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

• Использование специализированного оборудования. 3 Такие устройства, как NVIDIA A100s, H100s, Google TPUs или AWS Inferentia, обеспечивают более быстрый инференс для языковых моделей с лучшей энергоэффективностью. 3
• Оптимизация архитектуры моделей. 3 Включает в себя квантизацию (снижение точности), прунинг (удаление менее полезных весов или слоёв) и дистилляцию (обучение меньшей модели для имитации вывода большей). 3
• Параллелизация и оптимизация вычислений. 1 Современные процессоры, включая GPU и TPU, поддерживают параллельные вычисления, что позволяет выполнять инференс на нескольких ядрах или потоках одновременно. 1
• Кэширование результатов или предвычисления. 1 Этот метод полезен, если часто обрабатываются повторяющиеся запросы или данные, которые не требуют повторного инференса для каждого нового запроса. 1
• Использование локальных ресурсов. 1 Инференс осуществляется на устройстве пользователя или вблизи к источнику данных. 1 Это особенно важно для систем IoT, где передача данных на серверы может вызвать значительные задержки. 1
• Оптимизация сетевой инфраструктуры. 1 Если инференс выполняется в облаке, важно минимизировать задержки передачи данных по сети. 1 Это может быть достигнуто путём использования быстрых протоколов передачи данных, улучшения маршрутизации или использования распределённых ЦОД для выполнения инференса ближе к пользователю. 1

Оптимизация инференса должна учитывать специфику задачи и доступные ресурсы, чтобы максимально эффективно использовать все возможные способы ускорения работы обученных моделей ИИ. 1