Millisekunden-Inferenz auf modernen CPUs
Zusammenfassung
Die Fallstudie optimiert Transformer-Inferenz auf CPUs mit ONNX Runtime, Quantisierung und dynamischem Batching. Sie zeigt, wann vorhandene Serverhardware eine praktische Alternative zu GPUs sein kann. Die Plattform führt optimierte Transformer-Modelle auf modernen CPUs aus.
Ideen
- Kleine Modelle profitieren oft stärker von geringer Systemlatenz als von maximaler Beschleunigerleistung.
- Quantisierung, Batching und Laufzeit müssen gemeinsam auf das Dienstziel abgestimmt werden.
Fakten
- Die Plattform führt optimierte Transformer-Modelle auf modernen CPUs aus.
- Die Fallstudie misst Latenzen im Millisekundenbereich für ausgewählte Modelle.
Kritik
- Die beworbene Latenz gilt nur für die gezeigten Modelle, CPUs und Lastbedingungen.
Empfehlungen
- Teste CPU- und GPU-Varianten bei deiner echten Anfragegröße, Parallelität und Stromaufnahme.
Referenzen
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