深度学习推理性能基准测试

在大模型推理优化中，性能基准测试是评估不同加速技术效果的关键环节。本文将通过具体实验对比量化、剪枝等技术对Transformer模型推理性能的影响。

实验环境配置

模型：BERT-base (110M参数)
硬件：NVIDIA RTX 3090 (24GB显存)
软件：PyTorch 2.0, ONNX Runtime 1.15

基准测试方法

使用标准GLUE数据集进行推理测试，记录以下指标：

推理时间 (ms/sample)
模型大小 (MB)
精度损失 (F1分数)

具体实现步骤

1. 原始模型基准测试：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
model.eval()

# 推理时间测试
with torch.no_grad():
    start_time = time.time()
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
    end_time = time.time()
print(f'原始模型推理时间: {end_time - start_time:.4f}秒')

2. 量化加速测试：

# 使用torch.quantization进行INT8量化
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model, inplace=True)

3. 剪枝优化测试：

from torch.nn.utils import prune
# 对模型层进行结构化剪枝
prune.l1_unstructured(model.encoder.layer[0].attention.self.query, name='weight', amount=0.4)

测试结果对比

方法	推理时间(ms)	模型大小(MB)	F1分数
原始模型	85.2	430	87.3
INT8量化	62.1	215	86.8
网络剪枝	78.5	320	87.1

实验结论

量化技术在保持精度的同时显著提升推理速度，剪枝则在模型压缩方面表现突出。实际应用中应根据场景需求选择合适的技术组合。

建议：在部署前进行充分的基准测试，确保性能与精度平衡。

Yara968 · 2026-01-08T10:24:58

这篇基准测试文章看起来很完整，但实际操作性存疑。量化和剪枝的实验设计过于简化，没有考虑模型结构复杂度对加速效果的影响。比如在BERT中，注意力机制和FFN层的计算特性不同，直接统一剪枝或量化可能掩盖了真正的性能瓶颈。建议增加针对不同模块分别优化的对比实验，才能真正评估技术有效性。

ShallowArt · 2026-01-08T10:24:58

作者提到用GLUE数据集测试推理时间，但忽略了实际业务场景中的输入长度变化对性能的影响。在工业界，模型部署往往面临动态batch size和序列长度的问题，单纯的平均推理时间无法反映真实负载下的表现。建议补充变长输入、不同batch size下的性能曲线，才能做出更贴近工程实践的判断。

深度学习推理性能基准测试