深度学习推理加速技术总结：从硬件优化到算法优化

深度学习推理加速技术总结：从硬件优化到算法优化

在大模型时代，推理效率成为关键瓶颈。本文总结了从硬件到算法的多维度加速策略。

硬件层面优化

GPU内存优化：通过梯度检查点技术减少显存占用。

from torch.utils.checkpoint import checkpoint
output = checkpoint(model, input_tensor)

混合精度推理：使用FP16替代FP32，提升吞吐量约2倍。

# 使用TensorRT优化
trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=engine.trt

算法层面优化

模型剪枝：去除冗余参数，减少计算量。

import torch.nn.utils.prune as prune
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)

知识蒸馏：用小模型模仿大模型输出。

# 简单蒸馏示例
student_loss = criterion(student_output, teacher_output)

动态批处理：根据输入长度调整batch size以优化GPU利用率。

这些方法可组合使用，显著提升推理性能。建议在实际项目中结合具体场景进行调优。