大模型推理中的算力利用率提升
在大模型推理过程中，算力利用率是影响效率的关键指标。本文将从量化、剪枝和混合精度等角度，提供可复现的优化方案。
1. 混合精度推理（Mixed Precision）
使用FP16替代FP32可提升约2倍计算性能。以PyTorch为例：
import torch
model = model.half() # 转换为FP16
with torch.cuda.amp.autocast():
output = model(input_ids)
2. 动态剪枝（Dynamic Pruning）
通过稀疏性约束提升算力利用率。使用torch.nn.utils.prune进行结构化剪枝：
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.linear, name='weight', amount=0.3)
model.eval()
3. 量化感知训练（QAT）
在训练阶段就模拟量化效果，提升推理效率：
import torch.quantization
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.train()
# 训练后转换为量化模型
model.eval()
model = torch.quantization.convert(model)
4. 缓存机制优化
利用Transformer的自回归特性，缓存KV Cache可减少重复计算。通过设置use_cache=True实现：
outputs = model(input_ids, use_cache=True)
# 后续推理可复用缓存
通过以上方法组合使用，通常能将算力利用率提升20-40%，具体效果需根据模型架构和硬件环境调整。
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