Latenz-Optimierung in ML-Inference-Pipelines
Zusammenfassung
Wie Batching, Model-Quantisierung und intelligentes Caching die Inferenzlatenz auf unter 100 ms drücken – ohne Qualitätseinbußen.
P50-Latenz unter 100 ms ist für viele Produktionssysteme kein Nice-to-have, sondern harte Anforderung. Die gute Nachricht: Mit den richtigen Techniken ist dieses Ziel auch für komplexe Modelle erreichbar.
Batching ist der erste Hebel. Dynamisches Batching gruppiert eingehende Requests und verarbeitet sie gemeinsam – was GPU-Auslastung von 30% auf 80%+ steigern kann.
Quantisierung (INT8 oder FP16) reduziert Modellgröße und Inferenzzeit um 2-4x, mit typischerweise unter 1% Qualitätsverlust.
Caching häufiger Anfragen mit semantischem Ähnlichkeitsabgleich eliminiert Inferenz für redundante Inputs komplett.
article: "latency-optimierung-in-ml-inference"
published_at: "2024-10-12"
author: "Dr. Lena Fischer"
read_time: "10 min"
tags: ["Performance", "ML", "Inference"]