Inferenz

Was ist Inferenz?

Inferenz (englisch Inference) ist der Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell sein gelerntes Wissen auf neue Eingaben anwendet, ohne dass die Parameter weiter angepasst werden müssen. Nachdem das Modell in der Trainingsphase Muster aus großen Datenmengen extrahiert hat, verwendet es diese in der Inferenzphase, um Vorhersagen zu treffen oder Fragen zu beantworten.

Training vs. Inferenz

Während des Trainings, das oft Wochen oder Monate dauert, werden große Datenmengen verarbeitet und die Parameter des Sprachmodells optimiert. Ziel ist es, dass das Modell anschließend zuverlässig auf neue Eingaben reagieren kann. Ist das Training abgeschlossen, beginnt die Inferenz: Das Modell wird nun produktiv eingesetzt, zum Beispiel in Echtzeitanwendungen.

Ein typisches Beispiel: Ein Nutzer stellt eine Frage an ein KI-basiertes Sprachsystem wie ChatGPT. Das Modell analysiert die Eingabe anhand zuvor gelernter Muster und generiert eine Antwort – statistisch gewichtet und in Bruchteilen von Sekunden. So entsteht der Eindruck eines natürlichen Gesprächs.

Der Energieverbrauch der Inferenz

Im Vergleich zum energieintensiven Training verbraucht die Inferenz deutlich weniger Strom. Bei häufiger Nutzung, wie bei großen Sprachmodellen mit Millionen von Anfragen pro Tag, summiert sich der Bedarf jedoch. Die Anbieter setzen daher zunehmend auf spezialisierte, energieeffiziente Hardware, die die Rechenleistung bei möglichst geringem Stromverbrauch bereitstellt. Auch kleinere, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene Modelle helfen, Energie zu sparen.

Der Energieverbrauch variiert stark je nach Sprachmodell, Hardware und Länge der Anfrage. Eine einfache ChatGPT-Anfrage verbraucht etwa 0,001 bis 0,01 kWh. Die Anzahl der ChatGPT-Anfragen geht in die Hunderte von Millionen. Pro Million Anfragen entspricht dies bei einem Mittelwert von 0,005 kWh pro Anfrage einem Energiebedarf von bis zu 5 MWh.

Möglichkeiten zur Optimierung der Inferenz

Um die Inferenz weiter zu verbessern, werden verschiedene Techniken eingesetzt. Dazu gehören die Modellkompression, die den Rechenaufwand reduziert, sowie moderne Softwarearchitekturen, die schnellere Abläufe ermöglichen. Ziel ist es, eine möglichst effiziente Balance zwischen Antwortqualität, Rechenzeit und Energieverbrauch zu finden.

Moderne Techniken wie Quantisierung (Vereinfachung der Rechengenauigkeit) oder spezialisierte Chips, etwa eine TPU (Tensor Processing Unit), reduzieren den Energiebedarf. Ziel ist ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Nachhaltigkeit.

Fazit

Inferenz ist der praktische Kern jeder KI-Anwendung: Hier zeigt sich, ob ein Modell sein Wissen sinnvoll und effizient einsetzen kann. Ihre Optimierung wird mit zunehmender Nutzung immer wichtiger, nicht nur für die Leistung, sondern auch für Umwelt und Infrastruktur. Fortschritte bei Hardware und Algorithmen sind daher entscheidend, damit KI leistungsfähig bleibt, ohne zur Belastung zu werden. In Zukunft könnten Methoden wie Edge Computing (beispielsweise die lokale Verarbeitung auf Smartphones) den Bedarf an Rechenzentren reduzieren.