什么是 AI 推理？

AI 推理是指经过训练的机器学习模型接收输入数据并生成输出（例如预测或决策）的过程。与涉及向算法输入大型数据集以学习模式和关系的训练阶段不同，推理是将学到的知识应用于新的、未见过的数据。这一区别对理解 AI 推理在实际应用中的作用至关重要。例如，在自动驾驶车辆中，模型必须实时处理传感器数据以做出转向、刹车和加速决策，所有这些决策都需要低延迟和高准确性。

在聊天机器人领域中，AI 推理使自然语言处理 (NLP) 能够以对话方式理解和响应用户查询。正是这种实时决策能力使得聊天机器人和虚拟助手等 AI 应用如此强大且方便用户使用。处理未见过的数据并做出准确预测的能力证明了经过训练的 AI 模型的稳健性以及推理过程的效率。

AI 系统的开发包含两个主要阶段：AI 训练阶段和推理阶段。在 AI 训练阶段，AI 模型会被输入大型数据集来学习和识别模式。该过程通常需要大量计算资源和时间，因为模型必须以迭代方式调整其参数来最大限度地减少错误。训练中使用的算法（例如深度学习神经网络）旨在优化模型在训练数据上的表现。

相比之下，AI 推理是部署阶段。在此阶段中，经过训练的模型被用于根据新的输入数据进行预测或决策。此阶段注重低延迟和实时性能，因为在自动驾驶车辆和实时决策系统等应用中，延迟可能会产生不利影响。推理的计算需求通常低于训练，但仍然需要高效利用 GPU（图形处理单元）和 CPU（中央处理单元）等处理器来保证高性能与快速响应。如需详细了解 AI 训练和推理，请参阅我们的机器学习训练与推理简介。

AI 推理过程包含多个关键步骤，每个步骤都需要仔细考虑计算资源和效率。首先，必须对输入数据进行预处理，以确保其格式适合模型。这可能涉及数据标准化、将文本转换为数字向量或调整图像尺寸。在数据准备就绪后，它们会被输入经过训练的 AI 模型进行处理并生成输出。根据应用场景不同，此输出可能是预测、分类或决策。

例如，在医疗保健领域，可以训练 AI 模型来根据医学影像诊断疾病。在推理过程中，该模型会处理新患者的影像数据并提供诊断结果，然后由医疗保健专业人员进行审核。整个过程必须高效且准确，因为出现延迟或存在错误可能会造成严重后果。对计算能力和资源的需求显而易见，特别是在模型必须处理大数据集和复杂任务的情况下。

AI 推理引擎是一个软件组件，用于管理经过训练的 AI 模型的执行，并针对低延迟和高性能工作负载进行优化。这些引擎设计用于应对处理输入数据和生成输出的计算密集型任务，以确保模型能够在实时环境中高效运行。GPU 和 CPU 等硬件的进步显著增强了推理引擎的能力，使其能够处理日益复杂的任务和数据密集型任务。

例如，NVIDIA 的 GPU 为 AI 推理领域做出了重大贡献，这些 GPU 特别适合并行处理任务。这些 GPU 能够显著降低推理延迟，使其成为需要实时决策的应用的理想选择。此外，边缘计算的兴起进一步拓展了 AI 推理的潜力，使数据处理能够在更靠近数据源的位置进行，减少了将数据传输到集中式数据中心的需求，并提升了整体性能。

AI 推理在各个领域都有广泛的应用，每个领域都会利用经过训练的 AI 模型的强大功能来解决特定问题。在医疗保健领域，AI 推理被用于疾病诊断、药物发现和患者监测。例如，使用医学影像数据进行训练的深度学习模型可以快速、准确地诊断出癌症或肺炎等疾病，为医疗保健专业人员提供有价值的见解。

在物联网 (IoT) 领域，AI 推理在帮助智能设备实现自主决策方面发挥着至关重要的作用。例如，智能家居系统可利用 AI 推理根据居住模式来调节加热和制冷，或者智慧城市可使用它来优化交通流量并减少拥堵。AI 能力（特别是对象检测技术）方面取得的进步，进一步增强了这些系统的功能。对数据的实时处理和响应能力是这些系统平稳运行的关键。

AI 推理的另一个重要应用领域是生成式 AI 和大语言模型 (LLM)。基于深度学习和神经网络的 ChatGPT 等模型使用推理根据用户输入生成类似真人反应的文本回答。这为自然语言处理开辟了新的可能性，并有可能改变我们与 AI 系统的交互方式，使其变得更加直观、更方便用户使用。

AI 推理是现代 AI 解决方案的核心组成部分，能够实现实时决策并将经过训练的模型应用于新的、未见过的数据。理解训练与推理之间的区别至关重要，因为每个阶段都有各自的要求和挑战。训练涉及构建和优化模型，而推理专注于部署这些模型以实现准确、及时的预测。

随着 GPU 等硬件和边缘计算的进步以及优化推理引擎的发展，AI 推理的未来前景光明。这些进步不仅将提升 AI 系统的可扩展性，还使它们能够应对新数据挑战和日益复杂的任务。随着 AI 的持续发展，高效且低延迟的推理会变得越来越重要，这将推动创新并为各行各业开辟新的可能性。