深度学习推理优化技术：从模型结构到推理引擎

最近在做模型推理优化时踩了不少坑，分享一下经验。

模型结构优化

首先从模型结构入手，我尝试了剪枝和量化。使用PyTorch的torch.nn.utils.prune模块进行结构化剪枝：

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

但剪枝后精度下降严重，后来改用知识蒸馏，效果更好。

推理引擎选择

原生PyTorch推理速度太慢，尝试了ONNX Runtime和TensorRT。在NVIDIA GPU上，TensorRT优化效果显著：

import torch
# 转ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
# TensorRT优化
trt_engine = torch_tensorrt.compile(
    model,
    inputs=[torch_tensorrt.Input((1, 3, 224, 224))],
    enabled_precisions={torch.float32}
)

关键优化点

1. 批处理大小调整（batch size）
2. 内存预分配
3. 多线程推理配置

实践证明，光靠模型结构优化是不够的，需要结合推理引擎才能发挥最大效果。