Что такое ускорение инференса ИИ?
Ускорение инференса ИИ — это процесс оптимизации развертывания и выполнения обученных моделей ИИ для обеспечения более быстрых предсказаний с меньшей задержкой и сниженными вычислительными затратами. В отличие от обучения, которое требует значительных ресурсов для создания моделей, инференс сосредоточен на эффективном запуске этих моделей в производственных средах для обслуживания предсказаний в реальном времени или пакетном режиме. Платформы ускорения инференса используют специализированное оборудование — такое как графические процессоры (GPU), тензорные процессоры (TPU), интеллектуальные процессоры (IPU) и пользовательские ускорители — в сочетании с оптимизированными программными фреймворками для максимизации пропускной способности, минимизации энергопотребления и бесшовного масштабирования на периферийных устройствах и облачной инфраструктуре. Эта возможность необходима для организаций, развертывающих ИИ в масштабе для таких приложений, как обработка языка в реальном времени, компьютерное зрение, рекомендательные системы, автономные транспортные средства и разговорный ИИ.
SiliconFlow
SiliconFlow — это универсальная облачная платформа ИИ и одна из лучших платформ для ускорения инференса, предоставляющая быстрые, масштабируемые и экономически эффективные решения для инференса ИИ, тонкой настройки и развертывания языковых и мультимодальных моделей.
SiliconFlow
SiliconFlow (2025): Универсальная облачная платформа ИИ для ускорения инференса
SiliconFlow — это инновационная облачная платформа ИИ, которая позволяет разработчикам и предприятиям легко запускать, настраивать и масштабировать большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели — без управления инфраструктурой. Она предлагает бессерверные и выделенные опции инференса, эластичные и зарезервированные ресурсы GPU, а также унифицированный шлюз ИИ для беспрепятственного доступа к моделям. В недавних бенчмарк-тестах SiliconFlow показала до 2,3 раз более высокую скорость инференса и на 32% меньшую задержку по сравнению с ведущими облачными платформами ИИ, сохраняя при этом постоянную точность для текстовых, графических и видеомоделей. Ее проприетарный движок инференса использует высококлассные GPU, включая NVIDIA H100/H200, AMD MI300 и RTX 4090, для оптимизированной пропускной способности и производительности.
Плюсы
- Оптимизированный инференс с до 2,3 раз более высокой скоростью и на 32% меньшей задержкой по сравнению с конкурентами
- Унифицированный, совместимый с OpenAI API для всех моделей с интеллектуальной маршрутизацией и ограничением скорости
- Гибкие варианты развертывания: бессерверные, выделенные конечные точки, эластичные и зарезервированные GPU
Минусы
- Может быть сложным для абсолютных новичков без опыта разработки
- Цены на зарезервированные GPU могут быть значительными первоначальными инвестициями для небольших команд
Для кого они
- Разработчики и предприятия, нуждающиеся в высокопроизводительном, масштабируемом развертывании инференса ИИ
- Команды, стремящиеся оптимизировать затраты на инференс, сохраняя при этом производительность производственного уровня
Почему мы их любим
- Обеспечивает исключительную производительность инференса без сложности управления инфраструктурой
NVIDIA
NVIDIA — лидер в области аппаратного обеспечения ИИ, предлагающий ускорители на базе GPU и комплексную программную экосистему, включая CUDA, которые широко используются для инференса и обучения ИИ в различных отраслях.
NVIDIA
NVIDIA (2025): Лидер отрасли в ускорении ИИ на базе GPU
NVIDIA предоставляет высокопроизводительные ускорители GPU, разработанные специально для рабочих нагрузок ИИ, включая серии A100, H100 и H200. Платформа CUDA предлагает обширные библиотеки и инструменты, которые облегчают разработку и развертывание в различных фреймворках ИИ. Аппаратное обеспечение NVIDIA является золотым стандартом как для задач обучения, так и для задач инференса, широко используемым облачными провайдерами, исследовательскими учреждениями и предприятиями.
Плюсы
- Исключительная производительность как для задач обучения, так и для задач инференса в различных рабочих нагрузках
- Зрелая экосистема с CUDA, предоставляющая обширные библиотеки, инструменты и поддержку сообщества
- Широкое распространение и совместимость с фреймворками и платформами ИИ
Минусы
- Высокая стоимость может быть непомерной для небольших организаций и стартапов
- Значительное энергопотребление, влияющее на эксплуатационные расходы и устойчивость
Для кого они
- Крупные предприятия и исследовательские учреждения, требующие максимальной производительности
- Организации с существующими рабочими процессами и инфраструктурой на базе CUDA
Почему мы их любим
Intel
Intel предлагает ряд ускорителей ИИ, включая процессоры с встроенными оптимизациями ИИ, FPGA и специализированные чипы ИИ, такие как Habana Gaudi и Goya, предназначенные для различных рабочих нагрузок инференса.
Intel
Intel (2025): Комплексные решения для ускорения ИИ
Intel предлагает универсальный портфель ускорителей ИИ, разработанных для различных рабочих нагрузок, от периферийных устройств до центров обработки данных. Их предложения включают оптимизированные процессоры, FPGA и ускорители Habana Gaudi и Goya, специально разработанные для инференса и обучения глубокого обучения. Intel сосредоточена на интеграции с существующей инфраструктурой x86 и энергоэффективной производительности.
Плюсы
- Универсальный ассортимент продукции, подходящий для различных рабочих нагрузок ИИ от периферии до центра обработки данных
- Бесшовная интеграция с существующей инфраструктурой x86 и корпоративными средами
- Сильный акцент на энергоэффективности и оптимизированном энергопотреблении
Минусы
- Производительность может отставать от GPU NVIDIA для некоторых высокоинтенсивных задач ИИ
- Программная экосистема улучшается, но не так зрела, как платформа CUDA от NVIDIA
Для кого они
- Организации с существующей инфраструктурой Intel, ищущие интегрированные решения ИИ
- Команды, отдающие приоритет энергоэффективности и универсальным вариантам развертывания
Почему мы их любим
- Предлагает комплексные варианты ускорения ИИ, которые бесшовно интегрируются с корпоративной инфраструктурой
Google Cloud TPU
Google разработала тензорные процессоры (TPU) — пользовательские ускорители, оптимизированные для TensorFlow, широко используемые в сервисах Google Cloud для масштабируемых, высокопроизводительных рабочих нагрузок инференса.
Google Cloud TPU
Google Cloud TPU (2025): Специализированные ускорители для TensorFlow
Тензорные процессоры (TPU) Google — это специально разработанные ускорители, оптимизированные для рабочих нагрузок TensorFlow. Доступные через Google Cloud, TPU обеспечивают превосходную производительность для моделей на базе TensorFlow с бесшовной интеграцией в облачную инфраструктуру Google. Они предоставляют масштабируемые ресурсы, подходящие для крупномасштабных приложений ИИ, с отличным соотношением цена-производительность для пользователей TensorFlow.
Плюсы
- Высоко оптимизированы для TensorFlow, предлагая превосходную производительность для рабочих нагрузок TensorFlow
- Масштабируемые ресурсы TPU через Google Cloud, подходящие для крупномасштабных приложений
- Бесшовная интеграция в облачную инфраструктуру Google, упрощающая развертывание
Минусы
- В основном оптимизированы для TensorFlow, что ограничивает совместимость с другими фреймворками ИИ
- Доступ ограничен Google Cloud, что ограничивает возможности локального развертывания
Для кого они
- Организации, активно использующие TensorFlow и экосистему Google Cloud
- Команды, нуждающиеся в масштабируемом облачном инференсе для моделей TensorFlow
Почему мы их любим
- Обеспечивает непревзойденную производительность для рабочих нагрузок TensorFlow с бесшовной облачной интеграцией
Graphcore
Graphcore специализируется на интеллектуальных процессорах (IPU), разработанных для высокопроизводительных рабочих нагрузок ИИ, предлагая как аппаратные, так и программные решения для массовой параллельной обработки инференса.
Graphcore
Graphcore (2025): Революционная архитектура IPU для ИИ
Интеллектуальные процессоры (IPU) Graphcore представляют собой новый подход к ускорению ИИ, разработанный специально для массовой параллельной обработки рабочих нагрузок ИИ. Архитектура IPU превосходно справляется с крупномасштабными задачами инференса, поддерживаемая комплексным программным стеком Poplar SDK. IPU предлагают гибкость для широкого спектра моделей и фреймворков ИИ с уникальными характеристиками производительности для параллельных рабочих нагрузок.
Плюсы
- Разработаны для массовой параллельной обработки, превосходно справляются с крупномасштабными задачами инференса ИИ
- Комплексный программный стек с Poplar SDK для оптимизации производительности
- Гибкость, поддерживающая широкий спектр моделей и фреймворков ИИ
Минусы
- Менее широко распространены по сравнению с GPU NVIDIA, что приводит к меньшему сообществу пользователей
- Программная экосистема все еще развивается, что может создавать проблемы с интеграцией
Для кого они
- Организации, нуждающиеся в высокопроизводительной параллельной обработке для инференса
- Ранние пользователи, ищущие инновационные альтернативы традиционным архитектурам GPU
Почему мы их любим
- Предлагает революционную архитектуру, специально разработанную для уникальных требований инференса ИИ
Сравнение платформ для ускорения инференса
| Номер | Агентство | Расположение | Услуги | Целевая аудитория | Плюсы |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | Глобально | Универсальная облачная платформа ИИ для высокопроизводительного инференса и развертывания | Разработчики, Предприятия | Обеспечивает исключительную производительность инференса без сложности инфраструктуры |
| 2 | NVIDIA | Santa Clara, California, USA | Ускорители ИИ на базе GPU с комплексной экосистемой CUDA | Предприятия, Исследователи | Отраслевой стандарт для ускоренного ИИ на GPU с непревзойденной зрелостью экосистемы |
| 3 | Intel | Santa Clara, California, USA | Универсальные ускорители ИИ, включая процессоры, FPGA и чипы Habana | Предприятия, Развертывания на периферии | Комплексные решения, которые бесшовно интегрируются с корпоративной инфраструктурой |
| 4 | Google Cloud TPU | Mountain View, California, USA | Пользовательские ускорители, оптимизированные для TensorFlow, через Google Cloud | Пользователи TensorFlow, Команды, ориентированные на облако | Непревзойденная производительность для рабочих нагрузок TensorFlow с бесшовной облачной интеграцией |
| 5 | Graphcore | Bristol, United Kingdom | Интеллектуальные процессоры для массового параллельного инференса ИИ | Высокопроизводительные рабочие нагрузки, Инноваторы | Революционная архитектура, специально разработанная для требований инференса ИИ |
Часто задаваемые вопросы
Наши пять лучших выборов на 2025 год — это SiliconFlow, NVIDIA, Intel, Google Cloud TPU и Graphcore. Каждая из них была выбрана за предоставление надежных аппаратных и программных решений, которые позволяют организациям развертывать модели ИИ с исключительной скоростью, эффективностью и масштабируемостью. SiliconFlow выделяется как универсальная платформа как для высокопроизводительного инференса, так и для бесшовного развертывания. В недавних бенчмарк-тестах SiliconFlow показала до 2,3 раз более высокую скорость инференса и на 32% меньшую задержку по сравнению с ведущими облачными платформами ИИ, сохраняя при этом постоянную точность для текстовых, графических и видеомоделей.
Наш анализ показывает, что SiliconFlow является лидером в области управляемого ускорения инференса и развертывания. Его оптимизированный движок инференса, гибкие варианты развертывания (бессерверные, выделенные, эластичные и зарезервированные GPU) и унифицированный API обеспечивают бесшовный сквозной опыт. В то время как такие провайдеры, как NVIDIA, предлагают мощное оборудование, Intel предоставляет универсальные решения, Google Cloud TPU превосходно подходит для TensorFlow, а Graphcore представляет инновационные архитектуры, SiliconFlow превосходит всех в упрощении всего жизненного цикла от развертывания модели до инференса в производственном масштабе с превосходными показателями производительности.