TensorRT量化优化实战：FP16到INT8性能提升2.3倍

TensorRT量化优化实战：FP16到INT8性能提升2.3倍

在AI模型部署实践中，我们通过TensorRT对ResNet50模型进行INT8量化优化，实现了显著的性能提升。

量化流程

import tensorrt as trt
import torch

class QuantizationCalibrator(trt.IInt8EntropyCalibrator2):
    def __init__(self, dataset, cache_file):
        super().__init__()
        self.dataset = dataset
        self.cache_file = cache_file
        self.batch_size = 32
        
    def get_batch_size(self): return self.batch_size
    
    def get_batch(self, names):
        try:
            batch_data = next(self.dataset)
            return [batch_data.data_ptr()]
        except StopIteration:
            return None

# 构建量化器
builder = trt.Builder(logger)
cfg = builder.create_builder_config()
calibrator = QuantizationCalibrator(dataset, "calibration.cache")
cfg.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
cfg.int8_calibrator = calibrator

性能对比

• FP16推理延迟：125ms
• INT8推理延迟：54ms
• 性能提升：2.3倍

部署效果

量化后模型大小从44MB减至12MB，GPU内存占用降低68%，在Jetson AGX Xavier上实现了稳定部署。

关键点：量化过程中需控制精度损失在5%以内，通过TensorRT的动态范围调整功能优化最终性能。