В блоге Hugging Face представлен новый подход к оптимизации работы систем искусственного интеллекта, основанный на разделении вычислительных нагрузок между центральным и графическим процессорами. Авторы объясняют, как внедрение асинхронности в механизм непрерывной пакетной обработки позволяет изолировать задачи, выполняемые на CPU, от тех, что требуют ресурсов GPU.

Согласно опубликованному материалу, такая архитектурная перестройка направлена на получение значительного прироста производительности при выполнении задач логического вывода (inference). Метод предполагает изменение стандартного потока обработки данных, чтобы избежать простоев оборудования и более эффективно управлять очередями запросов.

Данное техническое решение позиционируется как способ масштабирования инфраструктуры без необходимости пропорционального увеличения аппаратных мощностей. Фокус сделан на устранении узких мест, возникающих при синхронном выполнении разнородных операций в конвейере генерации текста или других данных.