推理加速：多硬件平台适配与性能对比
在大模型推理场景中，如何在不同硬件平台上实现高效部署是算法工程师面临的实际挑战。本文将从量化、剪枝等关键技术出发，结合具体实现步骤进行性能对比。
1. 量化策略实施
以INT8量化为例，使用TensorRT进行GPU加速：
import torch
import torch.nn as nn
from torch import quantization
# 构建模型并启用量化
model = YourModel()
model = model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)
2. 剪枝优化实践
采用结构化剪枝：
import torch.nn.utils.prune as prune
def prune_model(model, pruning_rate=0.3):
for name, module in model.named_modules():
if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.Linear):
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=pruning_rate)
return model
3. 多平台性能测试
使用ONNX Runtime进行跨平台性能对比：
import onnxruntime as ort
cpu_session = ort.InferenceSession('model.onnx', providers=['CPUExecutionProvider'])
cuda_session = ort.InferenceSession('model.onnx', providers=['CUDAExecutionProvider'])
# 测试不同硬件性能
通过以上方法，可在CPU、GPU等平台实现推理加速，量化可减少约50%内存占用，剪枝可降低30%-40%计算量。
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