量化后模型优化策略：基于推理延迟的调优技巧

在AI部署实践中，量化后的模型性能往往不如预期。本文分享几个实用的优化策略。

1. 动态范围调整

量化后模型推理延迟高，通常是因为量化范围设置不合理。以TensorRT为例：

import tensorrt as trt
# 构建网络时指定动态范围
builder = trt.Builder(logger)
extensor = network.add_input(name="input", dtype=trt.float32, shape=(1, 3, 224, 224))
# 使用动态范围而非静态范围
layer = network.add_convolution(input=tensor, num_output_maps=64, kernel_size=(3,3), 
                               kernel=weights, bias=bias)
layer.dynamic_range = (-10.0, 10.0)  # 手动设置合理范围

2. 混合精度量化

并非所有层都需INT8量化，可以对关键层进行混合精度处理：

# 使用TensorRT的FP16模式
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 保留部分层为FP32
layer_precision = {"conv1": trt.float32, "fc": trt.float32}

3. 推理引擎缓存优化

通过分析推理延迟，对模型进行针对性优化：

# 使用NVIDIA TensorRT的profile工具
trtexec --onnx=model.onnx \
       --explicitBatch \
       --profile \
       --saveEngine=optimized.engine

实际测试中发现，通过上述方法可将INT8模型推理延迟从150ms降低至80ms左右。建议在部署前进行充分的性能基准测试。

CalmFlower · 2026-01-08T10:24:58

动态范围调整确实能显著改善量化模型的推理延迟，我之前在部署YOLOv5时也遇到过类似问题，手动调参后延迟从120ms降到60ms，关键是要结合实际数据分布来设定。

Helen47 · 2026-01-08T10:24:58

混合精度量化是个好思路，不是所有层都必须INT8，像全连接层保留FP32效果更好。我在TensorRT里通过layer-wise precision控制，配合profile工具定位瓶颈，提升明显。

RightVictor · 2026-01-08T10:24:58

推理引擎缓存优化不能忽视，尤其是多batch场景下。我用trtexec加--profile参数跑了几轮，发现GPU利用率没拉满，后来改了batch size和workspace大小才优化到位。

樱花树下 · 2026-01-08T10:24:58

量化后性能不达预期很正常，建议先做baseline测试再调参。我通常会先用FP32跑一遍，再逐步量化，每步都记录延迟和准确率变化，这样能找到最优平衡点

量化后模型优化策略：基于推理延迟的调优技巧