Уменьшение латентности инференса (времени отклика) трансформер-моделей критично для продакшена, особенно в real-time задачах: генерация ответов, чат-боты, переводы, поиск. Это требует оптимизации архитектуры, вычислений, оборудования, графа модели и инфраструктуры. Подходы можно условно разделить на уровни: модельный, вычислительный, инженерный и системный.

1. Оптимизация архитектуры модели

a. Knowledge distillation

• Обучение "маленькой" модели (student) на выходах большой (teacher).

• Пример: DistilBERT вместо BERT, TinyBERT, MobileBERT.

• Снижение размеров до 40–70%, латентность — в 2–3 раза ниже.

b. Модели с упрощённой архитектурой

• ALBERT — шэринг весов между слоями.

• Linformer, Performer, Longformer, BigBird — приближённые attention-механизмы.

• TinyML модели: FNet, FastFormer — с линейной сложностью или без self-attention.

c. Уменьшение глубины и ширины

• Меньше слоёв (Transformer blocks).

• Меньшее число attention heads.

• Уменьшение hidden size.

2. Сжатие модели (Model Compression)

a. Квантование (Quantization)

• Снижение точности весов: float32 → int8 или float16.

• Позволяет ускорить матричные операции и уменьшить размер модели.

• Подходы:

  • Post-training quantization (без переобучения)

  • Quantization-aware training (QAT) — обучение с учётом квантования.

b. Пробелы в sparsity и pruning

• Pruning: удаление менее важных весов, attention-голов, нейронов.

• Structured pruning: удаление целых блоков или слоёв.

• Unstructured pruning: удаление отдельных весов.

c. Weight sharing

• Повторное использование одних и тех же параметров в нескольких слоях.

• Используется в ALBERT, DeLighT.

d. Low-rank factorization

• Разложение весов матриц на две меньшие матрицы ранга k: A ≈ U × V.

• Подходит для линейных слоёв трансформеров.

3. Оптимизация инференс-графа

a. Компиляция модели

• Использование специальных компиляторов:

  • ONNX Runtime (с graph optimization levels)

  • TensorRT (от NVIDIA)

  • OpenVINO (Intel)

  • TVM, XLA — компиляция под конкретное устройство.

b. Static shape inference

• Фиксация размеров входов (seq_len, batch_size) позволяет убрать dynamic shape handling.

• Убирает накладные расходы на reshape, padding.

c. Fused operations

• Объединение нескольких операций (например, LayerNorm + BiasAdd + ReLU) в один вызов ядра.

• Уменьшает количество операций и обращений к памяти.

4. Уменьшение длины последовательности

a. Truncation / Sliding Window

• Усечение длинных текстов или использование скользящих окон для длинных документов.

• Например, вместо обработки 1024 токенов — разбить на части по 256 с overlap.

b. Early exit

• Использование exit-классификаторов на промежуточных слоях: если уверенность высокая — выдать результат без прохождения всех слоёв.

• Пример: DeeBERT, FastBERT.

c. Selective attention masking

• Применяется в Longformer, BigBird — attention не считается ко всем токенам, а только к части (sparse attention).

5. Параллелизм и батчинг

a. Батчинг запросов

• Обработка сразу нескольких входов в одном тензоре (batch_size > 1).

• Особенно эффективно на GPU/TPU.

b. Token-level и pipeline параллелизм

• Распараллеливание обработки токенов между слоями/процессами.

• Пример: DeepSpeed, Megatron-LM.

c. Prefetch и асинхронность

• Использование асинхронных очередей для подачи входов и получения выходов.

• Интеграция с Tornado, FastAPI, asyncio.

6. Использование специальных библиотек и фреймворков

• Hugging Face Transformers + Accelerate — для упрощённой работы с различными девайсами.

• ONNX + ORT — для перевода модели в промежуточный формат и использования оптимизированного движка.

• Optimum — расширение Hugging Face с поддержкой TensorRT, OpenVINO, Intel Neural Compressor.

• DeepSpeed, NVIDIA FasterTransformer, LightSeq — для высокоэффективного инференса больших моделей.

7. Аппаратная оптимизация

a. GPU / TPU использование

• CUDA, Tensor Cores (FP16/INT8) — оптимизация инференса на NVIDIA GPU.

• TPUs — особенно эффективны с XLA-компиляцией.

• Использование GPU с большим количеством vRAM и ядер (A100, H100).

b. CPU оптимизация

• Intel MKL, AVX2/AVX512 — ускорение на Intel CPU.

• OpenVINO — на Intel iGPU/CPU.

• Параллельное выполнение с использованием многопоточности (thread pool).

8. Кэширование и переиспользование

a. Кэш attention-ключей и значений

• В autoregressive моделях (GPT) можно кэшировать предыдущие attention values и не пересчитывать их на каждом токене.

• Особенно важно при пошаговой генерации.

b. Warm-start и model caching

• Кэширование модели в памяти и разогрев (warm-up) перед использованием.

• Использование memory-mapped моделей для загрузки весов без полной инициализации (например, Hugging Face safetensors с mmap).

9. Упрощение токенизации и предобработки

• Использование быстрого токенизатора (tokenizers от Hugging Face на Rust).

• Компиляция предобработки в ONNX-граф.

• Избегание дорогостоящих преобразований (regex, частая декодировка/кодировка текста).

10. Сетевые и инфраструктурные аспекты

a. Серверы ближе к клиенту

• Развёртывание моделей в нескольких регионах для снижения сетевых задержек (edge inference).

b. Использование gRPC вместо REST

• gRPC значительно быстрее за счёт бинарного протокола и меньших оверхедов.

c. Keep-alive соединения и connection pooling

• Уменьшают накладные расходы на соединение между компонентами сервиса.

d. Адаптивная маршрутизация

• Инфраструктура (например, Istio или Envoy) может направлять запросы на быстрые узлы при перегрузке.