Risposta breve
L'inferenza avviene quando un modello AI già addestrato elabora una richiesta, un'immagine, un file audio o un altro input per generare un risultato. Ogni risposta di ChatGPT, generazione di immagini AI o richiesta di raccomandazione richiede un calcolo di inferenza.
L'inferenza è l'esecuzione del modello di intelligenza artificiale
Durante l'inferenza, un modello addestrato analizza i dati in arrivo e produce previsioni o contenuti generati. A differenza dell'addestramento, l'inferenza non insegna al modello nuove conoscenze. Utilizza invece i parametri precedentemente appresi per rispondere agli utenti in tempo reale.
La formazione e l'inferenza sono diverse
L'addestramento costruisce il modello elaborando insiemi di dati massicci per lunghi periodi, utilizzando enormi quantità di calcolo. L'inferenza è la fase operativa in cui gli utenti interagiscono con il modello addestrato. L'addestramento è di solito più impegnativo dal punto di vista informatico per ogni evento, ma l'inferenza avviene continuamente su scala globale.
L'inferenza richiede GPU e hardware specializzato
La moderna inferenza dell'intelligenza artificiale viene spesso eseguita su GPU o acceleratori di intelligenza artificiale ottimizzati per l'elaborazione in parallelo. I modelli linguistici di grandi dimensioni possono richiedere una notevole larghezza di banda di memoria e potenza di calcolo, soprattutto quando si servono milioni di utenti contemporaneamente.
L'inferenza consuma elettricità
Ogni richiesta di inferenza consuma elettricità attraverso l'hardware di calcolo, la rete, lo storage e l'infrastruttura di raffreddamento. Con l'aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale in tutto il mondo, i carichi di lavoro di inferenza stanno diventando una parte sempre più importante della domanda di elettricità dei data center globali.
L'inferenza può essere ottimizzata
I fornitori di IA ottimizzano continuamente l'inferenza attraverso il batching, la quantizzazione, la distillazione dei modelli, il caching e un hardware più efficiente. Queste tecniche mirano a ridurre la latenza, il consumo di elettricità e i costi operativi, mantenendo la qualità del modello.