推理优化中的硬件加速策略

在大模型推理场景中，硬件加速是提升性能的关键环节。本文将从实际工程角度，介绍几种可复现的硬件加速策略。

1. Tensor Core加速（CUDA）

对于NVIDIA GPU，可利用Tensor Core进行混合精度计算：

import torch
# 启用混合精度训练/推理
with torch.cuda.amp.autocast():
    output = model(input)
# 使用FP16进行矩阵运算
model.half()

2. Kernel优化

通过自定义CUDA kernel提升计算效率：

# 示例：优化的Attention计算
@triton.jit
def attention_kernel(Q, K, V, Out, L, 
                   stride_qk, stride_kv,
                   BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    # 省略具体实现，但可使用triton库进行优化

3. 缓存策略优化

利用共享内存减少全局内存访问：

# 使用torch.compile优化
model = torch.compile(model, mode="reduce-overhead")
output = model(input)

实施建议

针对不同硬件平台选择合适的加速库（如TensorRT、ONNX Runtime）
通过性能分析工具（如NVIDIA Nsight）定位瓶颈
建议先进行量化后推理，再考虑硬件级优化

实际部署时，建议按优先级依次尝试：混合精度 → Kernel优化 → 硬件编译器优化。

神秘剑客姬 · 2026-01-08T10:24:58

Tensor Core确实能显著提升推理速度，但别忘了先做模型量化，否则效果打折扣。建议结合实际显存大小调参。

Yvonne766 · 2026-01-08T10:24:58

Kernel优化是个技术活，Triton写法虽然灵活，但上手门槛高。我更倾向于用PyTorch的torch.compile先试试看。

Donna301 · 2026-01-08T10:24:58

缓存策略优化别小看，尤其在Attention这种计算密集型模块里。共享内存用得好，能省下不少全局访存时间。

ThickBody · 2026-01-08T10:24:58

硬件加速要分场景，别一股脑全上TensorRT。对于动态输入，ONNX Runtime可能更适合，部署时记得做性能基准测试。

推理优化中的硬件加速策略