深度学习推理加速技术实践：从算法到硬件

在大模型时代，推理速度成为决定AI应用落地的关键因素。本文将结合实际项目经验，分享几个实用的推理加速技巧。

1. 模型量化优化

量化是降低推理成本的核心手段。以PyTorch为例，我们可以使用torch.quantization模块进行动态量化：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(3, 64, 3)
        self.fc = nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 配置量化
model = Model()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model_prepared = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model_prepared.eval()
model_quantized = torch.quantization.convert(model_prepared)

2. TensorRT加速

对于NVIDIA GPU，TensorRT是理想的推理引擎。通过以下步骤可显著提升性能：

import tensorrt as trt
import torch

# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

# 构建TRT引擎
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file("model.onnx")

3. 硬件选型建议

• CPU：Intel Xeon或AMD EPYC系列，支持AVX-512
• GPU：NVIDIA A100或RTX 4090，显存至少8GB

注意：本实践仅适用于开源社区技术交流，请勿用于商业推广。