Guide de l’inférence IA
Optimisation avancée de l’inférence
Techniques d’optimisation de l’inférence
Les travaux de recherche rapportent des gains substantiels de vitesse et de mémoire, pour des modèles, matériels, longueurs de séquence et références bien précis. Considérez les chiffres ci-dessous comme des résultats d’articles et non comme des promesses de déploiement, et reproduisez-les sur votre charge de travail avant de choisir une architecture.
Évolution du décodage spéculatif
Techniques avancées pour prédire et précalculer les suites de jetons probables
Dynamic Speculation Lookahead (DISCO)
Ajuste dynamiquement la longueur de spéculation selon la complexité du contexte
QuantSpec Self-Speculative Decoding
Utilise un cache KV quantifié hiérarchique pour une spéculation efficace
Test-Time Compute Scaling
Alloue davantage de calcul pendant l’inférence pour améliorer le raisonnement
Avancées des architectures mémoire
Systèmes mémoire de nouvelle génération pour l’inférence à grande échelle
Architectures à grande mémoire
Indispensables aux agents IA contextuels dotés de longs historiques d’interaction
Cache KV hiérarchique
Stratégies de cache multi-niveaux pour différents motifs d’attention
Architectures optimisées pour la mémoire
Conceptions dédiées aux charges de travail d’inférence
Avancées du mélange d’experts (MoE)
Routage intelligent et sélection d’experts pour une inférence spécialisée
Symbolic MoE
Routage par compétence pour des tâches de raisonnement hétérogènes
Patched MoA
Mélange d’agents optimisé pour les tâches de développement logiciel
Sélection adaptative d’experts
Mélange dynamique d’experts préentraînés au niveau de chaque instance
Points de départ pour l’implémentation
La complexité dépend du support du runtime, du matériel, de la forme des séquences et des contraintes de qualité. Voyez ceci comme une liste courte à mesurer, non comme un classement d’effort universel.
Leviers souvent disponibles dans le runtime
- • Optimisation du cache KV
- • Décodage spéculatif de base
- • Batching économe en mémoire
- • Compression du contexte
Demandent en général une intégration plus poussée
- • Fenêtre de spéculation dynamique
- • Systèmes quantifiés hiérarchiques
- • Routage multi-experts
- • Mise à l’échelle du calcul à l’inférence