深度学习推理性能评估方法

在Transformer模型推理优化中，性能评估是关键环节。本文将介绍一套可复现的推理性能评估框架。

核心指标定义

主要关注三个指标：

• 吞吐量（Throughput）：每秒处理样本数
• 延迟（Latency）：单个样本处理时间
• 资源利用率：GPU/CPU使用率

量化评估实现

import torch
import time
import psutil

def benchmark_model(model, input_tensor, iterations=100):
    # 预热
    for _ in range(10):
        model(input_tensor)
    
    # 性能测试
    times = []
    start_time = time.time()
    
    for i in range(iterations):
        start = time.perf_counter()
        with torch.no_grad():
            output = model(input_tensor)
        end = time.perf_counter()
        times.append(end - start)
    
    avg_time = sum(times) / len(times)
    throughput = 1 / avg_time
    return avg_time, throughput

剪枝效果评估

剪枝后需验证精度损失：

# 精度测试函数
@torch.no_grad()
def evaluate_accuracy(model, dataloader):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    
    for inputs, targets in dataloader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += targets.size(0)
        correct += (predicted == targets).sum().item()
    
    accuracy = 100 * correct / total
    return accuracy

实际测试流程

1. 准备基准模型和测试数据集
2. 使用上述函数进行性能基准测试
3. 应用量化/剪枝策略
4. 重复测试对比效果
5. 输出详细性能报告

通过这套方法，可以量化评估不同优化技术对推理性能的具体影响。