深度学习推理加速实践：从模型压缩到硬件适配

在大模型时代，推理效率成为部署关键。本文将分享从模型压缩到硬件适配的完整优化路径，助力提升模型推理性能。

1. 模型剪枝与量化

以ResNet50为例，使用TensorFlow Model Optimization Toolkit进行量化感知训练（QAT）：

import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot

# 构建模型
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=True)

class QuantizeCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if epoch == 10:  # 模型训练到第10个epoch后开始量化
            self.quantize_model()

# 应用量化
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
q_aware_model = quantize_model(model)

2. 硬件适配优化

针对NVIDIA GPU，使用TensorRT进行推理加速：

import tensorrt as trt
import torch

def build_engine(onnx_model_path, engine_path):
    builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, builder.logger)
    with open(onnx_model_path, 'rb') as f:
        parser.parse(f.read())
    
    config = builder.create_builder_config()
    config.max_workspace_size = 1 << 30
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
    
    engine = builder.build_engine(network, config)
    with open(engine_path, 'wb') as f:
        f.write(engine.serialize())

3. 性能测试

使用torch.profiler进行性能分析：

with torch.profiler.profile(
    activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU, torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
    record_shapes=True
) as prof:
    model(input)

print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cuda_time_total", row_limit=10))

通过以上步骤，可将推理速度提升30%-50%，同时保持模型精度。建议结合具体硬件平台选择合适的优化策略。

SharpLeaf · 2026-01-08T10:24:58

模型压缩确实能显著提升推理效率，但别只盯着量化率看，要关注实际部署场景的精度损失。建议在剪枝后加入微调环节，确保关键特征不丢失。

DryHannah · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT加速效果很好，但门槛不低。新手可以先用ONNX Runtime试试，兼容性好且调试方便，等熟悉后再上TensorRT，性价比更高。

Julia768 · 2026-01-08T10:24:58

硬件适配要结合实际部署环境，比如边缘设备优先考虑INT8量化和模型轻量化，云端则可大胆使用FP16或混合精度加速，别一刀切。

NewBody · 2026-01-08T10:24:58

QAT训练时记得设置合适的warmup策略，不然容易过拟合。另外建议做多轮A/B测试，对比不同压缩策略在真实业务场景下的性能表现

深度学习推理加速实践：从模型压缩到硬件适配