深度学习推理性能测试工具使用指南

在大模型推理场景中，性能测试是优化模型部署的关键环节。本文将介绍如何使用主流工具进行深度学习推理性能测试。

常用测试工具

1. PyTorch Profiler

import torch
import torch.profiler

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

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

2. TensorRT Benchmark

trtexec --onnx=model.onnx --shapes=input:1x3x224x224 --avgRuns=100

测试步骤

1. 准备测试数据集
2. 配置模型输入输出格式
3. 运行性能测试并记录结果
4. 分析瓶颈并优化

关键指标

• 推理延迟（ms）
• 吞吐量（samples/sec）
• 内存占用

通过这些工具，可以有效评估模型推理性能，为部署优化提供数据支持。