Kurze Antwort
Unter KI-Inferenz versteht man den Moment, in dem ein bereits trainiertes Modell zum Einsatz kommt. Es verarbeitet eine Eingabe, ein Bild, eine Audiodatei oder andere Eingaben und liefert ein Ergebnis zurück. Jede ChatGPT-Antwort, jede KI-Bildgenerierung oder jede Empfehlungsanfrage erfordert Rechenleistung für die Inferenz.
Inferenz ist AI-Modellausführung
In der KI bedeutet „Inferenz“, ein trainiertes Modell auf neue Daten anzuwenden. Das Modell analysiert die Eingabedaten und liefert Vorhersagen, Antworten oder generierte Inhalte. Im Gegensatz zum Training vermittelt die Inferenz dem Modell kein neues Wissen. Stattdessen nutzt es zuvor erlernte Parameter, um in Echtzeit auf Nutzeranfragen zu reagieren.
Training und Schlussfolgerung sind unterschiedlich
Beim Training wird das Modell durch die Verarbeitung riesiger Datensätze über lange Zeiträume und unter Einsatz enormer Datenmengen erstellt. Die Inferenz ist die operative Phase, in der die Benutzer mit dem trainierten Modell interagieren. Das Training ist in der Regel pro Ereignis rechenintensiver, aber die Inferenz erfolgt kontinuierlich auf globaler Ebene.
Inferenz erfordert GPUs und spezielle Hardware
Moderne KI-Inferenzen laufen oft auf GPUs oder KI-Beschleunigern, die für die parallele Verarbeitung optimiert sind. Große Sprachmodelle können eine beträchtliche Speicherbandbreite und Rechenleistung erfordern, insbesondere wenn sie Millionen von Nutzern gleichzeitig bedienen.
Inferenz verbraucht Strom
Jede Inferenzanforderung verbraucht Strom durch Rechenhardware, Netzwerk, Speicher und Kühlungsinfrastruktur. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI auf der ganzen Welt werden die Inferenz-Workloads zu einem immer wichtigeren Teil des globalen Strombedarfs in Rechenzentren.
Inferenz kann optimiert werden
KI-Anbieter optimieren ihre Schlussfolgerungen kontinuierlich durch Batching, Quantisierung, Modelldestillation, Caching und effizientere Hardware. Diese Techniken zielen darauf ab, die Latenzzeit, den Stromverbrauch und die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Modellqualität zu erhalten.