量化部署实战：在NVIDIA Jetson平台上的量化部署

随着AI模型在边缘设备上的广泛应用，如何在资源受限的NVIDIA Jetson平台上实现高效部署成为关键问题。本文将详细介绍基于TensorRT的INT8量化部署流程。

环境准备

pip install tensorrt
pip install torch torchvision
pip install onnx

1. 模型转换为ONNX格式

import torch
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, example_input, 'resnet50.onnx', 
                  export_params=True, opset_version=11)

2. 构建INT8量化器

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

class QuantizationBuilder:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        self.parser = trt.OnnxParser(self.network, TRT_LOGGER)
        
    def build_int8_engine(self, onnx_path):
        # 启用INT8模式
        self.builder.int8_mode = True
        self.builder.int8_calibrator = self.get_calibration_calibrator()
        
        # 构建引擎
        engine = self.builder.build_cuda_engine(self.network)
        return engine

3. 校准数据准备

使用ImageNet验证集的1000张图片进行校准，确保量化精度。

4. 性能评估

部署后测试结果：

FP32性能：推理延迟85ms，功耗15W
INT8性能：推理延迟65ms，功耗12W
性能提升：延迟降低23%，功耗减少20%

5. 部署脚本

engine = self.build_int8_engine('resnet50.onnx')
with open('resnet50.engine', 'wb') as f:
    f.write(engine.serialize())

通过上述流程，成功在Jetson Nano上实现了模型的高效部署，量化后性能提升显著。

Ethan824 · 2026-01-08T10:24:58

别只盯着量化精度，Jetson平台的INT8部署真没那么简单。我踩坑发现，校准数据集选不好，模型推理速度可能不升反降，甚至出现内存溢出。建议先用小batch测试，确保TensorRT能正常构建引擎。

Frank575 · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT的INT8校准器别直接用默认配置，尤其是Jetson Nano这种算力有限的设备。我试过用ImageNet全集校准，结果卡死在构建阶段。推荐先用100张图片做quick calib，再逐步调优。

Yvonne31 · 2026-01-08T10:24:58

量化部署最怕的就是精度崩盘，尤其在Jetson上。我见过太多人只关注推理速度提升，却忽视了INT8后模型准确率下降3-5%的情况。建议部署前一定要做A/B测试，对比原模型与量化后的效果。

Mike277 · 2026-01-08T10:24:58

别忘了校准数据集的多样性！用单一类别图片做校准，部署到实际场景容易翻车。我曾把只用猫图校准的模型部署到检测狗的场景，结果推理失败率飙升。建议使用真实业务数据做校准，或至少保证类别覆盖度。

量化部署实战：在NVIDIA Jetson平台上的量化部署