Какие методы можно использовать для увеличения производительности ИИ на слабом оборудовании?

Для увеличения производительности ИИ на слабом оборудовании можно использовать техники сжатия моделей. www.appercase.ru Они позволяют уменьшить размер и вычислительные требования ИИ-моделей, сохраняя их производительность. www.appercase.ru Некоторые методы сжатия:

• Прореживание модели. www.appercase.ru Удаление незначительных параметров из нейронной сети, что снижает вычислительную сложность и ускоряет время вывода. www.appercase.ru
• Квантование. www.appercase.ru Снижение точности чисел, используемых для представления параметров модели, что значительно уменьшает её объём и ускоряет выполнение на менее мощном оборудовании. www.appercase.ru
• Дистилляция знаний. www.appercase.ru Обучение меньшей модели имитировать поведение более крупной, что позволяет сохранить большую часть точности при меньших вычислительных затратах. www.appercase.ru
• Прядение. serverflow.ru Удаление отдельных связей между нейронами, которые имеют наименьшие веса. serverflow.ru
• Использование разреженных матриц. serverflow.ru Этот подход полезен для уменьшения объёма вычислений и сокращения объёма памяти, который требуется для работы сложных нейронных сетей. serverflow.ru

Также для повышения производительности ИИ можно использовать оптимизацию программного обеспечения для той же конфигурации оборудования. www.codeproject.com Например, можно применять программные ускорители искусственного интеллекта, которые могут ускорить работу платформ более чем в 10–100 раз в различных приложениях, моделях и вариантах использования. www.codeproject.com