在大模型部署中，GPU资源优化是提升效率、降低成本的关键环节。本文将分享几种实用的GPU资源优化策略，帮助ML工程师在生产环境中更好地管理计算资源。
1. 动态批处理（Dynamic Batch Size）
通过动态调整批处理大小来平衡吞吐量和延迟。例如，在TensorFlow中可以使用以下代码实现：
import tensorflow as tf
# 设置动态批处理大小
batch_sizes = [32, 64, 128]
for batch_size in batch_sizes:
model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=5)
2. 混合精度训练（Mixed Precision Training）
使用FP16代替FP32可显著减少内存占用并提升计算速度。PyTorch示例：
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with autocast():
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
3. GPU内存管理优化
使用torch.cuda.empty_cache()定期清理缓存，避免内存泄漏。
4. 模型量化（Model Quantization）
通过将权重从浮点数转换为整数来减小模型体积。例如使用ONNX Runtime进行量化：
python -m onnxruntime.quantize -i model.onnx -o quantized_model.onnx --per_channel --weight_type uint8
这些策略可显著提升部署效率，建议根据实际场景选择合适的优化组合。
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