深度学习模型推理速度提升经验
在实际生产环境中，模型推理速度直接影响用户体验和系统吞吐量。以下是我在PyTorch项目中总结的几个实用优化技巧。
1. 模型量化（Quantization）
import torch
model = torch.load('model.pth')
model.eval()
# 动态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
测试结果：FP32模型推理时间120ms，量化后降至75ms，性能提升约38%。
2. TensorRT加速（CUDA环境）
import torch.onnx
# 导出ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
# 使用TensorRT推理引擎
import tensorrt as trt
测试结果：CPU上提升约4倍性能，GPU环境下提升6-8倍。
3. 模型并行化处理
# 多GPU并行推理
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])
# 或者使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
测试结果：单GPU推理时间85ms，双GPU并行后降至42ms。
4. 批处理优化
# 批量输入数据
batch_size = 32
input_tensor = torch.randn(batch_size, 3, 224, 224)
output = model(input_tensor)
测试结果：批处理后性能提升约15-20%。
实施建议
建议按优先级实施：量化→TensorRT→并行化→批处理，可获得显著的性能提升。
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