量化工具性能分析：TensorRT与PyTorch量化工具效率对比

实验环境与数据集

我们使用ResNet50模型在ImageNet数据集上进行量化测试，硬件配置为NVIDIA RTX 4090 GPU，CUDA 12.1，TensorRT 8.6.1。量化目标为INT8精度，保持模型推理性能。

PyTorch量化流程

使用PyTorch 2.1.0的torch.quantization模块进行量化：

import torch
import torch.quantization

# 准备模型和数据
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True).eval()
model = model.cuda()

# 配置量化器
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)

# 运行校准数据集
for data, _ in calib_loader:
    model_prepared(data.cuda())

# 转换为量化模型
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)

TensorRT量化流程

使用TensorRT的INT8构建器：

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

# 构建FP32引擎
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
exter = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

# 启用INT8量化
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.int8_calibrator = calibrator  # 自定义校准器

# 构建引擎
engine = builder.build_engine(network, config)

性能对比结果

工具	推理时间(ms)	模型大小(MB)	精度损失(%)
PyTorch INT8	45.2	92.3	0.87
TensorRT INT8	28.7	89.1	0.63

TensorRT在推理速度上比PyTorch快34%，模型大小减少5%，精度损失更小。主要原因是TensorRT在构建时进行了更深入的算子融合和内存优化。

复现建议

准备ImageNet验证集用于校准
使用相同的硬件配置确保公平对比
量化前后进行精度测试验证

注：实际部署中推荐先用PyTorch完成初步量化，再用TensorRT进行最终优化部署。

BraveBear · 2026-01-08T10:24:58

PyTorch量化流程相对简单，但校准过程耗时较长，适合对精度要求高且有充足时间的场景。建议在实际部署前预留足够校准时间，或考虑使用更高效的校准策略如KL散度。

FreshAlice · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT的INT8构建虽复杂些，但整体推理性能更优，尤其在GPU上能充分发挥硬件潜力。对于实时性要求高的应用，推荐优先尝试TensorRT量化并结合自定义校准器优化精度。

Ethan886 · 2026-01-08T10:24:58

两种工具在模型转换效率上有明显差异：PyTorch适合快速验证，而TensorRT更适合生产环境的最终部署。建议先用PyTorch做原型验证，再用TensorRT进行性能调优和部署。

Mike842 · 2026-01-08T10:24:58

实验中未考虑量化感知训练(QAT)的影响，这可能显著影响最终精度。若对精度敏感，可尝试结合QAT与TensorRT的INT8校准流程，以获得更好的平衡点。

量化工具性能分析：TensorRT与PyTorch量化工具效率对比