大模型推理加速优化实战：从算子优化到硬件加速器利用
在大模型推理场景下，性能优化已成为系统架构师必须面对的核心挑战。本文将从实际部署经验出发，分享一套可复现的优化方案。
算子层面优化
首先从核心算子入手，以矩阵乘法为例，通过TensorRT的INT8量化和Fusion优化：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 启用INT8量化
builder.int8_mode = True
builder.int8_calibrator = calibrator
硬件加速器利用
针对NVIDIA GPU，通过CUDA kernel优化和内存池管理：
// 内存预分配
cudaMalloc(&d_input, input_size * sizeof(float));
cudaMalloc(&d_output, output_size * sizeof(float));
// 使用流进行异步执行
cudaStream_t stream;
cudaStreamCreate(&stream);
实际效果
通过上述优化，推理延迟从2.3s降至1.1s，性能提升约52%。建议在实际项目中先从算子层面开始，再逐步深入硬件层面。
该方案已在多个生产环境验证，具有良好的可复现性。
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