量化模型推理优化：CPU vs GPU策略

在Transformer模型推理优化中，量化技术是降低计算成本的关键手段。本文将从实际应用角度，对比CPU与GPU平台的量化实现策略。

量化原理与实现

量化本质上是将浮点数转换为低精度整数的过程。以INT8量化为例，通过以下步骤实现：

import torch
import torch.nn.quantized as qnn

# 创建量化配置
qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantizer = torch.quantization.QuantStub()

# 模型量化
model = MyTransformerModel()
model.qconfig = qconfig
model = torch.quantization.prepare(model)
model = torch.quantization.convert(model)

CPU平台优化策略

CPU环境下，推荐使用INT8量化配合ONNX Runtime加速：

import onnxruntime as ort

# 导出量化模型为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "quantized_model.onnx")

# 启用INT8优化
session = ort.InferenceSession("quantized_model.onnx", 
                              providers=['CPUExecutionProvider'])

GPU平台优化策略

GPU环境下，NVIDIA TensorRT提供更高效的量化支持：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda

# 构建TensorRT引擎
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)

# 启用INT8量化
builder.int8_mode = True
builder.int8_calibrator = calibrator

性能对比

在相同硬件环境下，量化后模型性能提升约30-50%，其中CPU平台提升主要体现在减少内存带宽消耗，GPU平台则得益于更低的计算复杂度。建议根据具体应用场景选择合适平台进行量化部署。

可复现步骤

使用PyTorch量化API对Transformer模型进行量化
导出为ONNX格式（CPU）或TensorRT引擎（GPU）
在目标平台运行并测量推理延迟

DryKyle · 2026-01-08T10:24:58

INT8量化在CPU上确实能显著降低内存带宽压力，但别忘了ONNX Runtime的动态量化可能比静态量化更灵活，实际部署时建议先测动态范围再决定是否启用静态校准。

Felicity550 · 2026-01-08T10:24:58

GPU端用TensorRT做INT8推理是标配，但别忽视了模型结构对量化精度的影响，尤其是Attention层的数值分布，建议用TensorRT自带的calibrator做充分校准避免精度崩坏。

Will825 · 2026-01-08T10:24:58

实际项目中CPU和GPU平台的性能提升差异往往不只看推理速度，还要结合内存占用和功耗，特别是边缘设备上，INT8虽然快但可能牺牲1-2%精度，得权衡使用

量化模型推理优化：CPU vs GPU策略