Transformer推理中的编译器优化技术

Transformer推理中的编译器优化技术

在Transformer模型推理过程中，编译器级优化已成为提升性能的关键手段。本文将介绍几种实用的编译器优化方法。

1. 算子融合优化

通过将多个小算子合并为一个大算子，可以减少内存访问和计算开销。以PyTorch为例，可使用torch.jit.script进行算子融合：

@torch.jit.script
def fused_op(x, y, z):
    a = torch.matmul(x, y)
    b = torch.add(a, z)
    return torch.relu(b)

2. 内存布局优化

使用NCHW格式替代NHWC格式可提升GPU内存访问效率。通过设置环境变量：

export TORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

3. 动态量化加速

采用TensorRT的INT8量化，可将模型推理速度提升2-4倍：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))

这些优化方法在实际项目中可显著提升推理性能，建议结合具体硬件平台进行调优。