什么是人工智能推理？
人工智能推理是使用训练有素的机器学习模型根据新输入数据进行预测或决策的过程。模型训练包括使用大型数据集教授算法以理解模式，而推理则是部署训练有素的模型以分析真实世界数据并实时或接近实时地产生输出的阶段。
这一阶段对于需要快速准确响应的应用至关重要，例如面部识别系统、语音助手、金融交易中的欺诈检测、自动驾驶汽车和医疗诊断。推理可将人工智能实际应用于生产环境，将学习到的模式转化为可操作的见解。
人工智能推理可在各种类型的硬件上执行，包括 CPU、GPU 以及FPGA和人工智能专用芯片等专用加速器。硬件的选择会影响延迟、功耗和吞吐量，这些都是优化边缘、云或内部部署的 人工智能工作负载的关键因素。
人工智能推理如何工作
人工智能推理始于机器学习模型在数据集上经过训练并验证其准确性之后。在推理过程中，训练好的模型会接触到新的、未见过的数据，并根据学习到的参数生成预测结果。训练好的模型通常会以便携格式导出，并部署到服务器、边缘设备或嵌入式系统等目标环境中，然后加载到内存中执行。与离线执行的资源密集型训练不同，推理可优化效率和速度，尤其是在需要实时做出决策的环境中。
人工智能推理的有效性取决于多种因素，包括模型的复杂性、模型部署过程中应用的优化技术以及执行所用的硬件。量化和剪枝等技术通常用于减少模型大小和计算要求，从而在不显著降低准确性的情况下加快推理速度。人工智能框架和工具包，如 TensorRT、OpenVINO 和 ONNX Runtime，通常用于简化和加速不同平台的推理过程。
人工智能推理用于何处？
人工智能推理被广泛应用于各行各业，以实现流程自动化、增强决策能力并提供智能服务。在医疗保健领域，它使诊断工具能够解释医疗图像或分析病人数据，从而协助临床决策。在制造业，推理模型通过分析传感器数据，在故障发生前发现设备异常，从而为预测性维护提供动力。金融机构依靠推理来识别欺诈交易并实时评估信贷风险。
零售和电子商务平台将人工智能推理用于推荐引擎、个性化营销和需求预测。在交通和汽车领域，推理推动了自动驾驶汽车和交通管理系统的实时决策。此外，家庭和工业环境中的智能设备利用边缘推理提供反应灵敏的离线功能，而无需依赖持续的云连接。这些应用凸显了人工智能推理如何弥合模型开发与实际应用之间的差距。
优化人工智能推理性能
要提高人工智能推理的速度、效率和可扩展性，需要结合模型级和系统级优化策略。
模型量化
通过将高精度值转换为低位格式，量化可以减少模型大小和计算开销。这使得推理速度更快，内存使用量更低，尤其适用于资源有限的边缘环境。
模型修剪
剪枝通过删除不重要的参数来精简模型结构。这减少了推理过程中的计算次数，并在对准确性影响最小的情况下提高了延迟。
批处理和并行化
批处理将多个输入分组，以便同时处理，而并行化则使用多核或加速器硬件来分配工作负载。这些技术共同提高了吞吐量和资源效率，尤其是在云规模部署中。
推理框架的使用
推理框架可用于优化特定硬件的模型执行。它们应用了一系列技术，例如算子融合和内存调整，以最大限度地提高不同部署环境下的性能。
跨越边缘、云和数据中心环境的人工智能推理
基于云的推理包括将数据发送到集中的数据中心，由功能强大的服务器处理信息并返回结果。这种模式非常适合需要高计算能力、受益于集中式数据管理或可以忍受轻微延迟的应用。云基础设施还可以更轻松地扩展和更新模型，因此适合大规模企业使用。
除公共云平台外，许多企业还在专用或混合数据中心环境中运行推理工作负载。这些设施可提供可预测的性能、可控的延迟以及符合企业要求的安全基础设施。数据中心可容纳专门的人工智能硬件，如 GPU 或推理加速器，并通常与协调工具集成，以高效管理大规模部署。这使它们成为具有严格合规性需求或持续可用性至关重要的行业的战略选择。
相比之下，边缘推理直接在本地设备上进行，如智能手机、物联网传感器、工业机器或嵌入式系统。这种方法最大限度地减少了延迟，降低了带宽使用率，并通过让数据处理更接近源头来提高数据隐私性。边缘推理对于自动驾驶或机器人控制等对时间敏感的应用至关重要，在这些应用中，实时决策至关重要。
云、数据中心和边缘这三种环境各具优势，许多实际解决方案将三者结合使用，以优化成本、性能和弹性。
常见问题
- 人工智能训练和推理有什么区别？
人工智能训练是利用大型数据集和计算资源教模型识别模式的过程，而人工智能推理则是利用训练好的模型对未见过的新数据进行预测。训练通常更耗费资源，而且是离线完成的，而推理则是为实时或接近实时的执行而优化的。 - 人工智能推理是否比训练更昂贵？
在大多数情况下，人工智能训练的计算成本较高，这是因为需要对大型数据集进行迭代处理，而且优化模型参数也需要时间。推理虽然仍然需要高效的硬件，但通常更轻便、更具成本效益，尤其是在模型得到优化和大规模部署的情况下。 - 推理和生成式人工智能有什么区别？
推理是指使用训练有素的模型进行预测或分类，而生成式人工智能则是生成图像、文本或音频等新内容。生成式人工智能模型（如大型语言模型）执行推理以生成输出，但其目的不仅仅是预测，而是创造。 - 人工智能推理可以离线进行吗？
是的，人工智能推理可以离线进行，尤其是部署在边缘设备上时。这样，模型就可以在本地做出决策，而无需持续连接到云端，这对于需要低延迟、提高隐私性或在远程环境中运行的应用来说至关重要。