大模型推理加速技术演进过程
作为一名算法工程师，我亲历了大模型推理优化从理论到实践的全过程。今天分享几个关键的技术演进节点。
量化压缩阶段（2022-2023）
最初我们采用INT8量化，通过PyTorch的torch.quantization模块实现：
import torch
model = MyTransformerModel()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
# calibration data
model_prepared = torch.quantization.convert(model_prepared, inplace=True)
效果：推理速度提升约2倍，但精度下降1.5%。
剪枝优化阶段（2023-2024）
使用结构化剪枝，保留模型核心参数：
from torch.nn.utils.prune import l1_unstructured
for name, module in model.named_modules():
if hasattr(module, 'weight'):
l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)
效果：模型大小减少40%，推理速度提升25%。
动态推理优化（2024）
引入TensorRT和ONNX Runtime，通过动态batch优化：
import tensorrt as trt
# 构建动态形状引擎
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
最终在V100上，推理延迟从85ms降至42ms。
这些技术演进让我深刻体会到：加速≠牺牲精度，关键是找到平衡点。
讨论