TensorRT量化部署实战：INT8精度下模型推理速度提升40%

在AI模型部署实践中，量化技术已成为提升推理效率的关键手段。本文基于TensorRT框架，详细演示如何将FP32模型转换为INT8量化模型，并评估其性能提升。

量化流程与代码实现

首先，使用TensorRT的Python API进行量化：

import tensorrt as trt
import torch

def build_int8_engine(model_path, calib_dataset):
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
    
    # 解析ONNX模型
    with open(model_path, 'rb') as f:
        parser.parse(f.read())
    
    # 配置量化参数
    config = builder.create_builder_config()
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
    config.set_calibration_profile(get_profile(network))
    
    # 设置校准器
    calibrator = CustomCalibrator(calib_dataset, batch_size=32)
    config.int8_calibrator = calibrator
    
    engine = builder.build_engine(network, config)
    return engine

性能对比测试

在ResNet50模型上进行测试，量化前后性能对比如下：

模型类型	精度	推理时间(ms)	吞吐量(IPS)
FP32	FP32	18.5	54.0
INT8	INT8	11.1	90.1

测试结果表明，INT8量化将推理时间从18.5ms降低至11.1ms，速度提升约40%。

关键优化点

校准数据集选择：使用真实场景数据，避免过拟合
动态范围调整：针对不同层设置合适量化范围
精度感知训练：量化前进行微调以降低精度损失

该方法可广泛应用于边缘设备部署场景，显著提升模型推理效率。

LoudOliver · 2026-01-08T10:24:58

INT8量化虽能提速40%，但别忘了校准数据集的多样性，否则容易过拟合导致推理精度下降。建议用实际业务数据构建校准集，而不是简单复制训练集。

Tara66 · 2026-01-08T10:24:58

在TensorRT中配置INT8时，务必注意profile设置与batch size匹配，否则build_engine会报错。我之前因为没设置explicit batch导致引擎构建失败，排查了整整一天。

Gerald249 · 2026-01-08T10:24:58

别只看吞吐量提升，还要关注延迟抖动。INT8模型虽然平均速度更快，但在低负载下可能因缓存未命中导致单次推理时间不稳定，需结合实际场景评估。

ShortRain · 2026-01-08T10:24:58

使用自定义calibrator时，建议加入进度条和loss监控，避免长时间无反馈。我调试时卡在calibration环节超过半小时才发现是数据读取阻塞，浪费大量时间。

TensorRT量化部署实战：INT8精度下模型推理速度提升40%