TensorRT推理优化：参数调优实战
在Transformer模型部署过程中，TensorRT作为 NVIDIA 推荐的推理引擎，其性能优化至关重要。本文将从实际工程角度出发，分享TensorRT推理优化的关键参数调优方法。
1. 基础配置优化
首先需要设置合适的精度模式：
import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用FP16精度
2. 动态形状优化
针对变长输入，启用动态维度：
profile = builder.create_optimization_profile()
profile.set_shape('input', [1, 128], [4, 512], [8, 1024])
config.add_optimization_profile(profile)
3. 内存优化策略
通过调整workspace大小来平衡性能与内存：
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置为1GB
4. 实际调优步骤
- 首先使用FP16精度进行基础测试
- 根据GPU内存限制调整workspace大小
- 对于长序列输入，启用dynamic shapes优化
- 使用TensorRT的profiling功能获取实际推理时间
通过以上参数调优，通常可将Transformer模型推理速度提升30-50%。建议在生产环境中逐步验证各参数组合的效果。
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