Transformer推理加速：混合精度计算技术详解
在Transformer模型推理过程中，混合精度计算（Mixed Precision Inference）是一种有效的加速策略。本文将从实际应用角度，详细介绍如何通过量化、剪枝等具体技术实现推理加速。
混合精度核心原理
混合精度计算通过在不同层使用不同精度（如FP32、FP16、INT8）来平衡计算效率与模型精度。在Transformer中，通常对注意力机制和前馈网络采用不同精度配置。
实现步骤
- 量化参数准备：使用TensorRT的INT8量化工具进行校准
python -m torch_tensorrt.compile \
--input-dtype=float32 \
--output-dtype=int8 \
--calibration-data=torch.rand(1,512,768) \
--output-path=model.trt
- 模型转换：使用ONNX Runtime进行混合精度优化
import onnxruntime as ort
options = ort.SessionOptions()
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
session = ort.InferenceSession('model.onnx', options)
- 推理性能测试：对比不同精度下的延迟
import time
time_list = []
for _ in range(100):
start = time.time()
result = session.run(None, {'input': input_data})
time_list.append(time.time() - start)
print(f'平均延迟: {sum(time_list)/len(time_list)*1000:.2f}ms')
通过上述方法，可实现2-3倍的推理加速，同时保持模型精度在可接受范围内。
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