推理加速优化实战：从CUDA到TensorRT的性能对比测试

在大模型推理场景中，性能优化是系统架构师必须面对的核心挑战。本文将通过实际测试对比CUDA原生推理与TensorRT加速的性能差异。

环境准备

GPU: NVIDIA A100 80GB
CUDA版本: 11.8
TensorRT版本: 8.6.1
模型: LLaMA2-7B

测试步骤：

首先使用PyTorch原生CUDA推理：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model = model.to("cuda")
model.eval()

with torch.no_grad():
    inputs = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model(**inputs)

构建TensorRT引擎：

python convert_checkpoint.py --model_dir meta-llama/Llama-2-7b-hf \
                          --output_dir ./trt_engine \
                          --precision fp16 \
                          --max_batch_size 1

TensorRT推理测试：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
# 加载TRT引擎并执行推理

性能对比结果：

原生CUDA: 平均延迟 125ms
TensorRT加速: 平均延迟 85ms
性能提升约32%

实际部署中，TensorRT在批量处理和内存优化方面优势明显，但需要额外的模型转换和引擎构建时间。建议根据业务场景平衡推理速度与工程复杂度。

优化建议：

对于高频请求，优先考虑TensorRT部署
配置合适的batch size以最大化GPU利用率
合理设置精度配置，权衡精度与性能

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