深度学习推理加速技术：从模型压缩到硬件适配

在大模型推理场景中，性能优化是关键挑战。本文将从模型压缩、量化策略到硬件适配等方面，分享实用的加速技巧。

模型剪枝与蒸馏

剪枝是减少模型参数的有效方法。以PyTorch为例，我们可以使用torch.nn.utils.prune进行结构化剪枝：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 对某层进行剪枝
prune.l1_unstructured(module, name='weight', amount=0.3)

精度量化优化

量化可显著降低推理成本。使用TensorRT的FP16量化：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
cnetwork = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 启用FP16
config = builder.create_builder_config()
config.flags = 1 << int(trt.BuilderFlag.FP16)

硬件适配建议

• 使用TensorRT优化ONNX模型
• 针对NVIDIA GPU启用Tensor Cores
• 合理设置batch size以平衡吞吐与延迟

这些方法在实际项目中可将推理速度提升2-5倍，同时保持较高精度。