Transformer推理中的动态编译优化踩坑记录
最近在尝试优化Transformer模型推理性能时，遇到了一个令人头疼的问题：静态编译方案在不同硬件上表现差异巨大。本文记录了我在动态编译优化上的踩坑历程。
背景问题
我们团队使用PyTorch 2.0进行模型训练和推理，在部署阶段发现模型在CPU上推理速度很慢，特别是注意力计算部分。经过分析，发现是Transformer的自注意力机制存在大量重复计算。
解决方案尝试
我采用了动态编译优化策略，结合了torch.compile()和ONNX Runtime：
import torch
import torch.onnx
from torch._dynamo import optimize
# 动态编译优化模型
model.eval()
optimized_model = optimize(torch.compile(model, mode="reduce-overhead"))
# 导出为ONNX格式
input_example = torch.randn(1, 512, 768)
torch.onnx.export(
model,
input_example,
"transformer.onnx",
export_params=True,
opset_version=13
)
实际效果
在Intel Xeon CPU上，动态编译后性能提升了约2.3倍，但在ARM服务器上只提升1.2倍。问题出在：
- 硬件差异：不同CPU架构对并行计算的支持不同
- 内存带宽：动态编译并未优化内存访问模式
- 算子融合：部分Attention算子没有被正确融合
量化优化
为了解决上述问题，我尝试了INT8量化：
# 使用torch.quantization
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# ... 训练后量化 ...
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=True)
最终在测试集上，模型推理时间从原来的120ms降低到75ms，但精度损失约0.3%。建议大家在实际部署时，一定要在目标硬件上做充分测试。
复现步骤
- 准备训练好的Transformer模型
- 使用torch.compile()进行动态编译
- 导出ONNX格式并测试性能
- 根据硬件环境调整量化策略
讨论