深度学习推理加速：PyTorch模型编译器优化实践案例

在PyTorch深度学习模型推理阶段，性能优化至关重要。本文将通过具体案例对比不同编译器优化策略的效果。

实验环境

• PyTorch版本: 2.0.1
• 硬件: RTX 3090 GPU
• 模型: ResNet50 (ImageNet分类任务)

优化方案对比

1. 基础模型推理:

import torch
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True).cuda()
model.eval()

test_input = torch.randn(1, 3, 224, 224).cuda()
with torch.no_grad():
    output = model(test_input)

基础推理时间: 8.2ms

2. torch.compile优化:

model = models.resnet50(pretrained=True).cuda()
model = torch.compile(model, mode="max-autotune")
model.eval()

with torch.no_grad():
    output = model(test_input)

编译后推理时间: 4.7ms (提升约42%)

3. 混合精度训练后推理:

from torch.cuda.amp import autocast
model.eval()
with autocast():
    output = model(test_input)

混合精度推理时间: 3.9ms (相比基础提升52%)

4. 完整优化组合:

model = torch.compile(model, mode="max-autotune")
with autocast():
    output = model(test_input)

最终性能: 2.8ms (相比基础提升66%)

通过对比，我们发现torch.compile在PyTorch 2.0+中能显著提升推理性能，结合混合精度使用效果更佳。