Réponse courte
L'inférence se produit lorsqu'un modèle d'intelligence artificielle déjà entraîné traite un message, une image, un fichier audio ou une autre entrée pour générer un résultat. Chaque réponse ChatGPT, chaque génération d'image d'IA ou chaque demande de recommandation nécessite un calcul d'inférence.
L'inférence est l'exécution du modèle d'IA
Pendant l'inférence, un modèle formé analyse les données entrantes et produit des prédictions ou un contenu généré. Contrairement à la formation, l'inférence n'enseigne pas de nouvelles connaissances au modèle. Au lieu de cela, il utilise les paramètres appris précédemment pour répondre aux utilisateurs en temps réel.
La formation et l'inférence sont différentes
La formation permet de construire le modèle en traitant des ensembles de données massives sur de longues périodes en utilisant d'énormes quantités de calcul. L'inférence est la phase opérationnelle au cours de laquelle les utilisateurs interagissent avec le modèle formé. La formation est généralement plus gourmande en ressources informatiques par événement, mais l'inférence se fait en continu à l'échelle mondiale.
L'inférence nécessite des GPU et du matériel spécialisé
L'inférence moderne de l'IA s'exécute souvent sur des GPU ou des accélérateurs d'IA optimisés pour le traitement parallèle. Les grands modèles de langage peuvent nécessiter une bande passante mémoire et une puissance de calcul considérables, en particulier lorsqu'ils sont utilisés simultanément par des millions d'utilisateurs.
L'inférence consomme de l'électricité
Chaque requête d'inférence consomme de l'électricité par le biais du matériel de calcul, du réseau, du stockage et de l'infrastructure de refroidissement. À mesure que l'adoption de l'IA progresse dans le monde, les charges de travail d'inférence représentent une part de plus en plus importante de la demande mondiale d'électricité des centres de données.
L'inférence peut être optimisée
Les fournisseurs d'IA optimisent continuellement l'inférence par la mise en lots, la quantification, la distillation de modèles, la mise en cache et l'utilisation de matériel plus efficace. Ces techniques visent à réduire la latence, la consommation d'électricité et les coûts opérationnels tout en maintenant la qualité du modèle.