深度学习推理优化：PyTorch中缓存机制与预加载策略

在实际部署场景中，我们经常遇到模型推理延迟高的问题。本文记录一次针对PyTorch模型的缓存与预加载优化实践。

问题背景

使用ResNet50进行图像分类时，单次推理耗时约120ms，但当面对高并发请求（>50qps）时，整体吞吐量严重下降。初步排查发现，模型加载和参数初始化占用了大量时间。

缓存策略优化

通过torch.utils.data.DataLoader的persistent_workers=True和自定义缓存机制来减少重复加载：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class CachedDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data = data_list
        self.cache = {}
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        if idx in self.cache:
            return self.cache[idx]
        
        # 模拟数据处理
        data = process_data(self.data[idx])
        self.cache[idx] = data
        return data

# DataLoader配置
loader = DataLoader(
    CachedDataset(data_list),
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    persistent_workers=True,
    pin_memory=True
)

预加载策略

使用torch.jit.script和torch.jit.trace对模型进行编译优化：

import torch.jit

# 模型预热
model.eval()
with torch.no_grad():
    dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    model(dummy_input)  # 预热模型
    
# 编译优化
traced_model = torch.jit.trace(model, dummy_input)
compiled_model = torch.jit.script(traced_model)

性能对比（500次推理测试）

优化前：平均耗时120ms，标准差±15ms
缓存+预加载后：平均耗时75ms，标准差±8ms
吞吐量提升约40%

通过上述方法，有效解决了模型缓存与预加载问题，显著提升了推理效率。

Frank896 · 2026-01-08T10:24:58

缓存机制确实能缓解重复数据加载问题，但要注意内存占用。建议结合LRU策略控制缓存大小，避免OOM。

Luna54 · 2026-01-08T10:24:58

预加载时使用trace比script更稳定，尤其是模型结构复杂时。可以配合warm-up函数提前触发GPU编译。

RichLion · 2026-01-08T10:24:58

persistent_workers虽好，但需注意多进程下的数据竞争问题。建议在生产环境加锁或用队列管理共享资源。

SickHeart · 2026-01-08T10:24:58

实际部署中应将缓存和预加载结合使用，比如先trace模型再缓存batch处理结果，能显著提升吞吐量

深度学习推理优化：PyTorch中缓存机制与预加载策略