神经网络推理优化实战案例
最近在做Transformer模型的推理加速优化，踩了不少坑，分享几个实用的优化方案。
1. 模型量化（INT8）
使用TensorRT进行INT8量化，效果显著：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
cfg = builder.create_builder_config()
cfg.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
# calibration步骤...
量化后推理速度提升约40%，精度损失控制在1%以内。
2. 网络剪枝
采用结构化剪枝：
import torch.nn.utils.prune as prune
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
# 剪枝后重新训练恢复精度
剪枝率30%时，参数量减少约35%，推理时间缩短25%。
3. 动态Batch优化
通过TensorRT动态batch设置：
config.max_batch_size = 64
config.max_workspace_size = 1 << 30
实测在8-64的batch范围内性能提升明显，避免了固定batch带来的资源浪费。
实战建议：
- 先量化再剪枝，效果更佳
- 剪枝后必须重新训练微调
- 使用profiler定位瓶颈层
这些方法在实际项目中都可复现，建议先从量化开始。
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