何謂AI ？
AI 是指運用訓練過的機器學習模型，根據新輸入資料進行預測或決策的過程。模型訓練涉及透過大型資料集教導演算法理解模式，而推論階段則是將訓練完成的模型部署至實際環境，即時或近乎即時地分析真實世界資料並產生輸出結果。
這個階段對於需要快速準確回應的應用非常重要，例如臉部辨識系統、語音助理、金融交易中的欺詐偵測、自動車輛和醫療診斷。推理可讓人工智慧實際應用在生產環境中，將學習到的模式轉換為可行的洞察力。
AI 可在各類硬體上執行，包括中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）以及專用加速器，例如現場可編程閘陣列（FPGA） AI晶片。硬體選擇將影響延遲、功耗與吞吐量，這些關鍵因素對於AI 在邊緣、雲端或 本地部署的效能至關重要。
AI 如何運作
AI 機器學習模型經數據集訓練並驗證準確性之後。推論過程中，訓練好的模型會接觸未見過的新數據，並根據所學參數產生預測結果。 訓練完成的模型通常會以可移植格式輸出，並部署至目標環境（如伺服器、邊緣裝置或嵌入式系統），在記憶體中載入執行。此過程涉及將輸入資料傳遞至神經網路或演算法結構的各層，透過數學運算決定輸出結果。相較於需大量資源且離線執行的訓練過程，推論階段特別針對效率與速度進行優化，尤其適用於需即時決策的環境。
AI 效能取決於多重因素，包括模型複雜度、模型部署時採用的優化技術，以及執行所使用的硬體設備。 量化與修剪等技術常被運用以縮減模型體積與運算需求，在不顯著降低準確性的前提下實現更快速的推論。諸如 TensorRT、OpenVINO 及 ONNX RuntimeAI 工具包，則廣泛用於跨平台優化與加速推論流程。
AI 應用於何處？
AI 廣泛應用於各行各業，用以實現流程自動化、強化決策能力並提供智慧化服務。在醫療領域，它賦能診斷工具解析醫學影像或分析病患數據，輔助臨床決策；於製造業中，推論模型透過分析感測器數據實現預測性維護，在設備故障發生前偵測異常狀況；金融機構則仰賴推論技術即時識別詐騙交易並評估信用風險。
零售與電子商務平台運用AI ，應用於推薦引擎、個人化行銷及需求預測。在運輸與汽車領域，推論技術驅動自動駕駛車輛與交通管理系統的即時決策。此外，家庭與工業環境中的智慧裝置透過邊緣推論技術，實現無需持續雲端連線的即時響應與離線功能。這些應用案例彰顯了AI 如何彌合模型開發與實際部署之間的鴻溝。
優化AI 以提升效能
AI 的速度、效率與擴展性，需要結合模型層級與系統層級的優化策略。
模型量化
量化可將高精度數值轉換為低位元格式，從而減少模型大小和計算開銷。這可加快推論速度並降低記憶體使用量，在資源有限的邊緣環境中特別有用。
模型修剪
剪枝透過移除較不重要的參數來簡化模型架構。這可減少推論過程中的計算次數，並在對準確性影響最小的情況下改善延遲。
批次與平行化
批次處理（Batching）可將多個輸入組合起來同時進行處理，而平行化（Parallelization）則使用多核心或加速器硬體來分散工作負載。這些技術共同提升了吞吐量和資源效率，特別是在雲端規模的部署中。
使用推理框架
推理框架可針對特定硬體進行部署，以最佳化模型的執行。它們應用一系列的技術，例如算子融合和記憶體調整，以在不同的部署環境中發揮最大的效能。
AI 橫跨邊緣、雲端與資料中心環境
雲端推論包括將資料傳送至集中式資料中心，由功能強大的伺服器處理資訊並傳回結果。這種模式非常適合需要高運算能力、受益於集中式資料管理或可容忍輕微延遲的應用程式。雲端基礎架構也能讓模型的擴充和更新更容易，因此適用於大型企業用例。
除了公共雲平台外，許多組織在專用或混合式資料中心環境中執行推論工作負載。這些設施提供可預測的效能、可控的延遲，以及符合企業需求的專屬安全基礎架構。資料中心可部署專用AI （如GPU或推論加速器），並常整合協調工具以高效管理大規模部署。這使其成為需嚴格遵循合規要求或持續可用性至關重要的產業之戰略選擇。
邊緣推論則是直接在智慧型手機、物聯網感測器、工業機器或嵌入式系統等本機裝置上進行。此方法可將延遲降到最低、降低頻寬使用量，並透過讓資料處理更接近來源來加強資料隱私。邊緣推理對於時間敏感的應用非常重要，例如自動駕駛或機器人控制，在這些應用中即時決策是不可或缺的。
雲端、資料中心和邊緣等每種環境都有其獨特的優勢，許多實際的解決方案會結合使用這三種環境，以最佳化成本、效能和彈性。
常見問題
- AI 推論有何區別？
AI 透過大量數據集與運算資源，教導模型識別模式的過程；AI 則是運用該訓練模型，對新穎未見過的數據進行預測。訓練通常更耗費資源且離線執行，推論則針對即時或近即時執行進行優化。 - AI 是否比訓練更昂貴？
在多數情況下AI 因需反覆處理大型資料集及耗時優化模型參數，其運算成本更高。推論雖仍需高效能硬體支援，但通常更為輕量且具成本效益，尤其當模型經過優化並大規模部署時。 - 推理與AI AI 有何區別？
推理指運用訓練過的模型進行預測或分類，而AI 新內容，例如圖像、文字或音訊。AI （如大型語言模型）雖需透過推理來生成輸出，但其目的不僅止於預測，更延伸至創造領域。 - AI 離線執行？
AI 執行，尤其在邊緣裝置部署時。此模式使模型能在地端進行決策，無需持續連接雲端，對於需要低延遲、強化隱私或遠端運作的應用場景至關重要。