TensorRT推理参数优化实战分享
最近在做Transformer模型推理优化时，踩了不少坑，今天分享一下TensorRT推理参数优化的实际操作经验。
环境准备
首先安装TensorRT 8.5+版本，并确保有CUDA环境。使用PyTorch导出ONNX模型后进行TensorRT转换。
核心优化步骤
1. 动态维度设置
builder = tensorrt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(tensorrt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = tensorrt.OnnxParser(network, logger)
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(tensorrt.BuilderFlag.FP16)
# 设置动态维度
config.add_optimization_profile(
builder.create_optimization_profile()
.set_shape('input', (1, 3, 224, 224), (8, 3, 224, 224), (16, 3, 224, 224))
)
2. 算法优化
# 启用INT8量化
config.set_flag(tensorrt.BuilderFlag.INT8)
config.set_calibration_profile(calibration_profile)
# 设置精度校准
config.set_quantization_flag(tensorrt.QuantizationFlag.CALIBRATION)
3. 性能测试 通过trtexec工具测试不同batch size下的推理时间，并使用--warmup和--iterations参数确保结果稳定性。
实际案例
在BERT模型优化中，通过合理设置dynamic shapes和INT8量化，推理速度提升约40%，内存占用减少30%。建议优先调整batch size范围，再考虑精度压缩。
注意：参数调整需要在实际硬件上测试，不同GPU性能差异较大。
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