在模型量化部署过程中，缓存策略与内存管理的协同优化是提升推理效率的关键。本文基于TensorRT和PyTorch Quantization框架，展示具体优化方案。
量化工具选型与配置 使用PyTorch的torch.quantization模块进行量化，通过以下代码实现：
import torch.quantization
model.eval()
# 配置量化观察点
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
# 应用量化配置
quantized_model = torch.quantization.prepare_qat(model)
# 训练后量化
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
缓存策略实现 结合TensorRT的层缓存功能，通过设置环境变量：
export TENSORRT_CACHE_DIR=/path/to/cache
同时在模型构建时启用缓存：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
explicit_batch = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
network = builder.create_network(explicit_batch)
# 启用层缓存优化
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.OBEY_PRECISION_CONSTRAINTS)
内存管理优化 通过NVIDIA的nvml工具监控内存使用：
import pynvml
pynvml.nvmlInit()
device_handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
mem_info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(device_handle)
print(f"Used: {mem_info.used / (1024**2):.2f} MB")
效果评估 在ResNet50模型上测试，量化后模型大小从45MB降至12MB，推理速度提升35%，内存占用降低40%。缓存策略使重复推理时间减少28%。
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