Инференс искусственного интеллекта: что это такое и как он работает

Содержание: Введение От чего зависит скорость? Вычислительная мощность Архитектура и размер модели Оптимизация ПО Параметры ввода данных Как увеличить производительность? Увеличение вычислительной мощности Применение квантования и сжатия модели Оптимизация вычислений и параллелизация Снижение задержек ввода-вывода Вывод Введение Инференс ИИ – это ключевой этап в процессе применения искусственного интеллекта (ИИ), когда обученная модель начинает использоваться для обработки новых данных и выдачи предсказаний. Если обучение модели – это фаза, в которой ИИ накапливает знания и настраивает свои параметры на основе огромных объемов данных, то инференс представляет собой применение этих знаний на практике. Например, когда система распознавания лиц определяет человека на фотографии или голосовой помощник обрабатывает запрос пользователя, все это происходит благодаря инференсу. Одной из главных целей в ходе инференса является поддержание высокой производительности и минимальных задержек, особенно в приложениях, которые работают в реальном времени. Далее мы рассмотрим, от каких именно факторов зависит скорость инференса и как можно ее увеличить.  От чего зависит скорость?  Для эффективного повышения производительности систем с использованием ИИ надо понимать, какие факторы влияют на скорость инференса. Их можно разделить на несколько категорий, в числе которых вычислительные ресурсы, архитектура ИИ, оптимизация ПО и параметры ввода данных. Вычислительная мощность Инференс ИИ может происходить как на обычных центральных процессорах (CPU) и графических чипов (GPU), так и на специализированных ускорителей для ИИ, таких как тензорные процессоры (TPU) и чипы для краевых вычислений (Edge AI). У каждого из этих вариантов есть свои особенности: CPU. Используются для общего назначения и подходят для небольших моделей или задач, не требующих высокой вычислительной мощности.  GPU. Предназначены для обработки больших объемов параллельных вычислений. Они особенно эффективны в обработке изображений и видео. TPU(NPU). Разработаны для машинного обучения и инференса и более быстрой обработки данных, нежели у GPU, особенно в задачах, где нужны тензорные ядра. Edge AI. Для инференса на устройствах, таких как смартфоны, умные камеры и сенсоры, используются оптимизированные краевые чипы с низким энергопотреблением. Таким образом, выбор вычислительной платформы напрямую влияет на то, насколько быстро и эффективно предварительно обученная модель может обрабатывать данные и выдавать результат. Видеоадаптеры Nvidia Tesla могут значительно ускорить скорость обучения и инференса объемных моделей ИИ за счет обилия вычислительных ядер CUDA. Архитектура и размер модели Чем больше параметров содержит модель, тем больше вычислений требуется для инференса. Например, модели типа GPT-3, BERT или LLaMA, использующие миллиарды параметров, требуют значительных ресурсов. ИИ-модели меньшего размера, такие как MobileNet или TinyBERT, оптимизированы для быстрого выполнения задач при ограниченных вычислительных ресурсах. Некоторые архитектуры более ресурсоемкие, чем другие. Например, сверточные нейронные сети могут быть более эффективными для обработки изображений, чем традиционные многослойные персептроны, поскольку они используют свертку для уменьшения вычислительной нагрузки. Скорость инференса может зависеть и от того, как обучена и структурирована модель. Применение моделей с меньшим числом слоев и параметров позволяет сильно сократить время вычислений. Для работы с по-настоящему трудоемкими моделями, содержащими до триллиона параметров, могут применяться специализированные программно-аппаратные комплексы. Например, Nvidia GB200 NVL72, состоящий из 36 процессоров Grace и 72 графических процессоров на архитектуре Blackwell, объединенных сверхбыстрым соединением NvLink. Источник: Nvidia. Оптимизация ПО Даже на мощном оборудовании неправильная или неэффективная оптимизация программного обеспечения может замедлить инференс. Далее мы рассмотрим основные методы работы с ПО, за счет которых удается увеличить производительность. В их числе компиляция, сжатие, квантование.  Параметры ввода данных Последним, но не менее важным фактором является качество и количество входных данных. Скорость инференса может сильно зависеть от того, как данные подаются на вход модели: Размер и сложность данных. Например, изображения с высоким разрешением и длинные текстовые документы требуют более долгой обработки, и с этим мало что можно сделать. Частота поступления данных. В системах, работающих в режиме реального времени, важно учитывать, насколько часто поступают данные на инференс. Чем выше частота подачи данных, тем больше нагрузка на систему, и это увеличивает время на их обработку.  Для достижения максимальной производительности инференса ИИ важно учитывать каждую из перечисленных составляющих и применять соответствующие методы оптимизации. О них далее.  Как увеличить производительность? Улучшение производительности инференса важно как для приложений, работающих в реальном времени (например, автономные системы, системы видеонаблюдения), так и для массовых сервисов, где миллионы пользователей могут одновременно делать запросы (рекомендательные системы, поисковые движки). Рассмотрим основные методы увеличения производительности ИИ.  Увеличение вычислительной мощности Одним из самых эффективных способов ускорения инференса ИИ является использование специализированных устройств, оптимизированных для работы с нейронными сетями и моделями. Вместо обычных центральных процессоров применяются GPU, а там, где недостаточно последних, в дело вступают тензорные процессоры, логические матрицы FPGA и интегральные схемы ASIC.   Применение квантования и сжатия модели Пример квантизации ИИ из формата FP32 в более производительный INT8. Источник Nvidia. Одним из методов оптимизации инференса является уменьшение размера модели за счет сжатия или квантования, что позволяет значительно ускорить ее работу без существенной потери точности. Квантование заключается в снижении точности представления весов и активаций модели с 32-битных чисел с плавающей точкой до 16-битных или даже 8-битных целых чисел. Это сокращает объем памяти, требуемый для хранения модели, и ускоряет вычисления, поскольку целочисленные операции выполняются компьютером значительно быстрее, чем операции с плавающей точкой.   Сжатие – это процесс удаления незначительных весов и нейронов из модели, которые мало влияют на точность предсказаний. Этот подход помогает уменьшить количество параметров и слоев в модели, что приводит к ускорению инференса. После удаления таких параметров модель может быть повторно обучена для сохранения изначально высокой точности прогнозирования. Еще один эффективный метод – дистилляция. Она заключается в переносе знаний из большой, хорошо обученной модели в меньшую по размерам модель. Это позволяет уменьшить сложность модели, сохраняя при этом высокую точность. Это особенно актуально для мобильных устройств. Оптимизация вычислений и параллелизация Эффективное использование вычислительных ресурсов также играет ключевую роль в улучшении производительности инференса. Для этого применяются различные методы оптимизации, такие как параллелизация и снижение вычислительной нагрузки. Коротко рассмотрим их особенности. Современные процессоры, включая GPU и TPU, поддерживают параллельные вычисления, что позволяет выполнять инференс на нескольких ядрах или потоках одновременно. Например, использование технологии распределенных вычислений позволяет разделить обработку данных между несколькими устройствами, что ускоряет инференс ИИ. Особенно это полезно для систем, работающих в облаке, где вычислительные ресурсы распределены сразу по нескольким серверам. В нейронных сетях вычисления часто организованы в виде графа, где каждый узел выполняет определенную операцию над данными. Специализированные фреймворки, такие как TensorFlow, PyTorch или ONNX Runtime, предлагают средства для оптимизации вычислительных графов. Это может включать объединение операций, упрощение вычислений, удаление избыточных операций. В некоторых задачах можно использовать кэширование результатов или предвычисления с целью ускорения инференса. Это особенно полезно, если часто обрабатываются повторяющиеся запросы или данные, которые не требуют повторного инференса для каждого нового запроса. Кэширование позволяет сэкономить время и ресурсы, особенно в системах со стабильно высокими нагрузками. Современные ускорители Nvidia оснащены специализированными тензорными ядрами, которые значительно ускоряют операции с линейной алгеброй (FP16, BF16 и FP32). Использование таких адаптеров может существенно повысить производительность при работе с “тяжелыми” моделями ИИ. Источник Nvidia Снижение задержек ввода-вывода В системах, работающих с большими объемами данных, скорость инференса может зависеть от задержек ввода-вывода, связанных с передачей данных между различными компонентами системы. Для ускорения инференса можно уменьшить задержки с помощью следующих методов: Использование локальных ресурсов. В этом случае инференс осуществляется на устройстве пользователя или вблизи к источнику данных (на краевом устройстве). Это особенно важно для систем IoT, где передача данных на серверы может вызвать значительные задержки. Оптимизация сетевой инфраструктуры. Если инференс выполняется в облаке, важно минимизировать задержки передачи данных по сети. Это может быть достигнуто путем использования быстрых протоколов передачи данных, улучшения маршрутизации или использования распределенных ЦОД для выполнения инференса ближе к пользователю. Каждый из указанных выше методов в отдельности может сильно улучшить производительность инференса, однако их комбинация дает еще более впечатляющие результаты. Важно отметить, что оптимизация должна учитывать специфику задачи и доступные ресурсы, чтобы максимально эффективно использовать все возможные способы ускорения работы обученных моделей ИИ. Сетевые адаптеры Mellanox с поддержкой RDMA могут послужить основой для создания кластера серверов для обучения или инференса ИИ.  Вывод Инференс моделей искусственного интеллекта является не менее важным этапом и требует внимания со стороны технических специалистов. Тщательная проработка программной и аппаратной части может значительно уменьшить время отклика модели. Если у вас остались вопросы по теме обучения или инференса ИИ, вы можете обратиться в онлайн-чат на сайте или написать на электронную почту, указанную в шапке сайта. Специалисты ServerFlow проконсультируют вас и помогут подобрать оптимальное аппаратное решение для вашего сценария использования. Приятных покупок и успехов в ваших начинаниях!