INT8量化实战：在边缘设备上的性能表现
背景
在边缘设备部署深度学习模型时，INT8量化是实现模型轻量化的关键手段。本文将通过实际案例展示如何使用TensorRT和PyTorch对ResNet50模型进行INT8量化，并评估其在Jetson Nano上的性能表现。
实施步骤
- 模型准备：首先导出PyTorch模型为ONNX格式
import torch
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, x, 'resnet50.onnx', export_params=True, opset_version=11)
- TensorRT INT8量化：使用TensorRT构建INT8引擎
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
class Calibrator(trt.IInt8MinMaxCalibrator):
def __init__(self):
super().__init__()
# 实现数据集采样逻辑
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse(open('resnet50.onnx', 'rb').read())
cfg = builder.create_builder_config()
cfg.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
cfg.int8_calibrator = Calibrator()
engine = builder.build_engine(network, cfg)
性能评估
在Jetson Nano上测试结果：
- FP32性能：推理时间约125ms/帧
- INT8性能：推理时间约68ms/帧
- 加速比：约1.8倍性能提升
- 精度损失：Top-1准确率下降0.3%（可接受范围内）
实战建议
在实际部署中，建议先在CPU上验证量化效果，再进行边缘设备测试。同时注意量化时的校准数据集选择，避免过拟合问题。
讨论