Inferent 的核心是其先进的 AI 推理引擎，它将从机器学习模型的训练阶段获得的知识应用于新的、未见过的数据。这个过程称为推理，对于图像识别、自然语言处理和预测分析等任务至关重要。Inferent 的引擎经过优化，可以处理最苛刻的推理任务，具有业界领先的能效，使其适用于从边缘计算到数据中心的广泛应用。
Inferent 的主要功能之一是使用专用的硬件加速器。这些加速器与其他 AI 推理解决方案中描述的加速器类似，旨在通过优化矩阵乘法和其他主导深度学习任务的数学运算来提高 AI 模型的性能。例如，Inferent 的平台可以利用 speedAI240 IC 等加速器，该加速器具有独特的内存架构，可将计算元素直接放置在内存单元旁边，从而实现高计算密度和最低功耗。
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Inferent 还强调了高效数据处理和管理的重要性。该平台与各种数据源和中间件无缝集成，确保推理过程精简且没有瓶颈。这包括优化表示进行预测所需的数学运算的计算图，类似于 PyTorch 等框架采用的方法，它可以在不同的硬件后端（如 GPU、TPU 和传统 CPU）上运行 AI 模型。
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该平台旨在支持各种应用，包括基于视觉的 CNN、用于自然语言处理的变压器网络以及用于金融应用的时间序列分析。通过提供可扩展且灵活的基础架构，Inferent 使用户能够在不同的环境中部署 AI 模型，无论是在本地、云端还是在边缘。这种灵活性对于需要实时处理和低延迟的应用程序至关重要，例如在物联网设备或公共安全系统中。
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除了技术能力之外，Inferent 还专注于降低与 AI 推理相关的运营成本。通过优化推理过程，该平台有助于最大限度地减少所需的能源消耗和计算资源，使企业能够更经济高效地部署和维护 AI 模型。这对于涉及高流量或连续数据处理的应用程序（例如聊天机器人或实时分析系统）尤为重要
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Inferent 的主要功能
- 高性能推理引擎：经过优化，可高精度、高效率地处理要求苛刻的 AI 推理任务。
- 专用硬件加速器：利用具有内存架构的加速器来提高性能并降低功耗。
- 高效的数据处理：简化数据处理和管理，以最大限度地减少瓶颈并优化性能。
- 可扩展部署：支持在各种环境中部署，包括本地、云和边缘计算。
- 低延迟和实时处理：专为需要快速响应时间的应用程序而设计，例如 IoT 设备和公共安全系统。
- 经济高效的运营：通过以下方式降低运营成本优化能源消耗和计算资源。
- 灵活的中间件集成：兼容不同的硬件后端和中间件框架，确保无缝集成。
总体而言，Inferent 是一个强大的平台，可提高 AI 推理的效率和性能，使其成为希望在运营中利用 AI 的组织的宝贵工具。它专注于能源效率、可扩展性和成本效益，使其成为广泛 AI 应用的可靠解决方案。