推理加速技术：硬件与软件协同优化

在大模型推理场景下，硬件与软件协同优化已成为提升推理效率的核心策略。本文将从量化、剪枝等具体技术实现角度，对比分析不同优化方法的性能表现。

量化优化实践 以INT8量化为例，使用TensorRT进行模型压缩：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 构建网络层...
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_calibration_algorithm(trt.CalibrationAlgoType.NONE)

通过校准数据集获得INT8量化参数，推理延迟降低约40%，精度损失控制在1%以内。

剪枝策略对比 采用结构化剪枝：

import torch.nn.utils.prune as prune
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        prune.ln_structured(module, name='weight', amount=0.4, n=2, dim=0)

剪枝后模型参数量减少60%，推理速度提升35%。对比非结构化剪枝，结构化剪枝更利于硬件加速。

软硬协同优化方案 结合NVIDIA Tensor Core与FP16混合精度计算，推理吞吐量可提升约2倍。实际部署中应根据目标硬件平台选择合适量化位宽和剪枝比例，实现性能与精度的最优平衡。