Что такое инференс и чем он отличается от обучения

Жизненный цикл любой модели искусственного интеллекта делится на два принципиально разных этапа. Первый — обучение, когда модель на огромных массивах данных настраивает свои внутренние параметры, постепенно «накапливая» способность распознавать закономерности. Второй этап — инференс, то есть непосредственное применение уже обученной модели к новым, ранее не виденным данным для получения результата: предсказания, классификации, сгенерированного текста или изображения.

Именно инференс запускается каждый раз, когда система распознавания лиц идентифицирует человека на фотографии, голосовой помощник разбирает произнесенную фразу, а рекомендательный сервис подбирает следующий фильм или товар. В отличие от обучения, которое может длиться часами, днями или неделями и выполняется, как правило, один раз (или периодически, при дообучении), инференс происходит постоянно и в промышленных системах должен укладываться в миллисекунды.

Отсюда и главная инженерная задача, которая стоит перед разработчиками ИИ-сервисов: обеспечить высокую пропускную способность и минимальную задержку инференса, особенно там, где ответ модели нужен в реальном времени. Дальше разберем, какие факторы влияют на скорость этого процесса и какими методами ее можно повысить.

Вычислительная платформа: на чем считает модель

Инференс можно выполнять на самом разном оборудовании — от универсальных процессоров до узкоспециализированных чипов, и выбор платформы напрямую определяет, насколько быстро и экономично модель будет выдавать результат.

Тип устройства Особенности применения
CPU Универсальные вычисления, подходят для небольших моделей и задач без высоких требований к скорости
GPU Массово-параллельная обработка, особенно эффективны при работе с изображениями и видео
TPU / NPU Специализированные тензорные ядра, обеспечивающие более быструю обработку по сравнению с GPU в задачах машинного обучения и инференса
Edge AI-чипы Компактные энергоэффективные решения для инференса непосредственно на устройстве — смартфонах, камерах, сенсорах

CPU остаются разумным выбором для простых и нечастых вычислений, но с ростом объема параметров модели или числа одновременных запросов их производительности перестает хватать. GPU, благодаря тысячам вычислительных ядер CUDA, способны обрабатывать множество параллельных операций одновременно, что делает их основным инструментом для обучения и инференса объемных моделей — недаром видеокарты линейки Nvidia Tesla стали фактическим стандартом для таких задач. TPU и NPU идут еще дальше, предлагая аппаратно оптимизированные тензорные операции, а Edge AI-чипы решают отдельную задачу — перенос вычислений максимально близко к источнику данных, где важны низкое энергопотребление и минимальная задержка.

Архитектура и размер модели

Объем вычислений, необходимых для инференса, напрямую зависит от того, сколько параметров содержит модель и как она устроена. Крупные языковые и мультимодальные модели вроде GPT-3, BERT или LLaMA оперируют миллиардами параметров и требуют серьезных вычислительных ресурсов уже на этапе применения, а не только обучения. Облегченные архитектуры — например, MobileNet или TinyBERT — изначально проектируются для быстрой работы при ограниченных ресурсах и жертвуют частью универсальности ради скорости.

Немаловажную роль играет и сам тип архитектуры. Сверточные нейронные сети, за счет операции свертки, обрабатывают изображения существенно эффективнее, чем классические многослойные персептроны, поскольку требуют меньше вычислений на единицу входных данных. В целом чем меньше слоев и параметров в модели, тем короче время отклика — но и тем более узкоспециализированной становится задача, которую модель способна решать.

Для действительно масштабных моделей, содержащих до триллиона параметров, требуются уже не отдельные ускорители, а целые программно-аппаратные комплексы. Показательный пример — платформа Nvidia GB200 NVL72, объединяющая 36 процессоров Grace и 72 графических процессора на архитектуре Blackwell через сверхбыстрое соединение NVLink (данные Nvidia). Такие решения демонстрируют, что вопрос производительности инференса на определенном масштабе моделей перестает решаться выбором одного «быстрого» чипа и превращается в задачу проектирования всей вычислительной инфраструктуры.

Программная оптимизация и качество входных данных

Даже самое мощное оборудование не гарантирует быстрого инференса, если программная часть настроена неоптимально. К основным программным методам ускорения относятся компиляция вычислительного графа, сжатие модели и квантование — подробнее о каждом из них расскажем ниже.

Отдельный, часто недооцениваемый фактор — параметры самих входных данных:

  • Размер и сложность данных. Изображения высокого разрешения, длинные текстовые документы или видеопотоки объективно требуют больше времени на обработку, и здесь возможности оптимизации ограничены самой природой данных.
  • Частота поступления запросов. В системах реального времени важно учитывать интенсивность потока данных: чем чаще поступают запросы на инференс, тем выше нагрузка на систему и тем больше совокупное время обработки.

Учет всех перечисленных факторов — вычислительной платформы, архитектуры модели, программной оптимизации и характеристик входных данных — позволяет комплексно подойти к повышению производительности инференса. Далее рассмотрим конкретные методы, которые применяются на практике.

Как повышают производительность инференса на практике

Задача ускорения инференса актуальна и для приложений реального времени — автономных систем, видеонаблюдения, — и для массовых сервисов, где одновременные запросы поступают от миллионов пользователей: поисковых систем, рекомендательных платформ. Рассмотрим основные группы методов, которые применяются для решения этой задачи.

Наращивание вычислительной мощности. Самый прямолинейный способ ускорить инференс — использовать оборудование, изначально спроектированное под нейросетевые вычисления. Вместо универсальных CPU задействуют GPU, а в задачах, где и графических процессоров недостаточно, — тензорные процессоры, программируемые логические матрицы FPGA и специализированные интегральные схемы ASIC.

Квантование и сжатие модели. Один из самых эффективных программных методов оптимизации — уменьшение размера модели без существенной потери точности предсказаний. Квантование заключается в снижении точности представления весов и активаций: вместо 32-битных чисел с плавающей точкой (FP32) используются 16-битные или даже 8-битные целочисленные значения (INT8). Это одновременно сокращает объем памяти, необходимый для хранения модели, и ускоряет вычисления, поскольку целочисленные операции процессор выполняет заметно быстрее операций с плавающей точкой. Показательный пример — переход от FP32 к INT8, который Nvidia демонстрирует как один из базовых сценариев ускорения инференса.

Сжатие модели работает иначе: из нее удаляются малозначимые веса и нейроны, слабо влияющие на итоговую точность. За счет этого сокращается число параметров и слоев, а инференс ускоряется. После такой «обрезки» модель обычно дообучают, чтобы восстановить исходный уровень точности.

Третий метод — дистилляция знаний, при которой «большая» хорошо обученная модель передает накопленные знания компактной модели меньшего размера. Так удается сохранить приемлемую точность при существенно меньшей вычислительной сложности, что особенно востребовано для мобильных и встраиваемых устройств.

Оптимизация вычислений и параллелизация. Современные GPU и TPU поддерживают выполнение вычислений сразу на множестве ядер или потоков, что позволяет распараллеливать инференс. В облачных системах, где ресурсы распределены между несколькими серверами, распределенные вычисления дают возможность разделить обработку данных между устройствами и тем самым ускорить общий процесс.

Поскольку вычисления в нейросетях организованы в виде графа операций, специализированные фреймворки — TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime — предоставляют инструменты для оптимизации этого графа: объединение операций, удаление избыточных вычислений, упрощение отдельных узлов. Дополнительный резерв производительности дает кэширование результатов и предвычисления — прием, особенно полезный там, где часто повторяются одинаковые или похожие запросы и повторный полный инференс для них избыточен.

Свой вклад в ускорение вносит и специализированное «железо»: современные ускорители Nvidia оснащены тензорными ядрами, которые значительно ускоряют операции линейной алгебры в форматах FP16, BF16 и FP32 — это особенно заметно при работе с крупными моделями (данные Nvidia).

Снижение задержек ввода-вывода. В системах с большими объемами данных значительная часть времени инференса может уходить не на сами вычисления, а на передачу данных между компонентами системы. Уменьшить эти задержки помогают два основных подхода:

  • Локальный инференс. Вычисления выполняются на устройстве пользователя или вблизи источника данных — на краевом устройстве. Это критично для систем IoT, где отправка каждого пакета данных на удаленный сервер добавляет ощутимую задержку.
  • Оптимизация сетевой инфраструктуры. Если инференс выполняется в облаке, важно минимизировать задержки передачи данных по сети — за счет быстрых протоколов, продуманной маршрутизации или использования распределенных дата-центров, приближающих вычисления к пользователю. Сетевые адаптеры с поддержкой RDMA, например решения Mellanox, часто становятся основой такой инфраструктуры при построении кластеров для обучения и инференса ИИ.

Каждый из перечисленных методов способен заметно повысить производительность сам по себе, но наибольший эффект дает их комбинация. При этом важно подбирать конкретные приемы оптимизации под специфику задачи и доступные ресурсы — универсального рецепта, подходящего сразу всем сценариям, не существует.

Вывод

Инференс — не менее важный этап работы с искусственным интеллектом, чем обучение модели, и он заслуживает не меньшего внимания со стороны технических специалистов. Грамотная проработка как аппаратной, так и программной части инфраструктуры способна значительно сократить время отклика модели и повысить общую эффективность системы. Если у вас остались вопросы по теме обучения или инференса ИИ, специалисты СервакМастер готовы проконсультировать вас и помочь подобрать оптимальное аппаратное решение под ваш сценарий использования.

Приятных покупок и успехов в ваших начинаниях!

Автор:

СервакМастер

Поделиться