짧은 답변
추론은 이미 학습된 AI 모델이 프롬프트, 이미지, 오디오 파일 또는 기타 입력을 처리하여 결과를 생성할 때 발생합니다. 모든 ChatGPT 응답, AI 이미지 생성 또는 추천 요청에는 추론 연산이 필요합니다.
추론은 AI 모델 실행
추론하는 동안 학습된 모델은 수신 데이터를 분석하여 예측 또는 생성된 콘텐츠를 생성합니다. 학습과 달리 추론은 모델에 새로운 지식을 가르치지 않습니다. 대신 이전에 학습한 매개변수를 사용하여 실시간으로 사용자에게 응답합니다.
교육과 추론은 다릅니다
학습은 방대한 양의 컴퓨팅을 사용하여 장기간에 걸쳐 방대한 데이터 세트를 처리하여 모델을 구축합니다. 추론은 사용자가 학습된 모델과 상호 작용하는 운영 단계입니다. 훈련은 일반적으로 이벤트당 컴퓨팅 집약적이지만 추론은 글로벌 규모에서 지속적으로 이루어집니다.
추론에는 GPU와 특수 하드웨어가 필요합니다
최신 AI 추론은 병렬 처리에 최적화된 GPU 또는 AI 가속기에서 실행되는 경우가 많습니다. 대규모 언어 모델은 특히 수백만 명의 사용자에게 동시에 서비스를 제공할 때 상당한 메모리 대역폭과 컴퓨팅 성능이 필요할 수 있습니다.
추론은 전기를 소비합니다
모든 추론 요청은 컴퓨팅 하드웨어, 네트워킹, 스토리지 및 냉각 인프라를 통해 전력을 소비합니다. 전 세계적으로 AI 도입이 증가함에 따라 추론 워크로드는 전 세계 데이터센터 전력 수요에서 점점 더 중요한 부분이 되고 있습니다.
추론 최적화 가능
AI 제공업체는 일괄 처리, 정량화, 모델 증류, 캐싱 및 보다 효율적인 하드웨어를 통해 추론을 지속적으로 최적화합니다. 이러한 기술은 모델 품질을 유지하면서 지연 시간, 전력 소비, 운영 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다.