TensorRT推理引擎参数调优实战经验
作为Transformer模型推理优化的核心工具，TensorRT在实际部署中需要精细化调优才能发挥最大效能。本文分享几个可复现的调优技巧。
1. 动态批量大小设置
# 构建builder时指定动态batch
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
profile = builder.create_optimization_profile()
profile.set_shape("input", [1, 3, 224, 224], [8, 3, 224, 224], [16, 3, 224, 224])
config.add_optimization_profile(profile)
2. 精度混合训练优化
# 启用FP16精度
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 或者混合精度
config.set_flag(trt.BuilderFlag.MIXED_PRECISION)
3. 层级缓存策略
# 设置层缓存提高重复推理性能
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.DISABLE_TIMING_CACHE) # 禁用缓存测试
# 建议在生产环境开启缓存
实际调优建议：
- 使用
trtexec工具进行基准测试 - 根据硬件资源调整
workspace_size参数 - 多次运行验证性能稳定性
通过以上参数组合，可将模型推理延迟降低30%-50%。
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