Transformer模型推理加速实践

最近在项目中遇到了Transformer模型推理速度慢的问题，经过一番踩坑和优化，总结了一些实用的加速方法。

问题背景

原本使用的PyTorch模型推理时间长达150ms/样本，在高并发场景下无法满足需求。主要瓶颈在于Attention计算复杂度高，且显存占用大。

实践步骤

1. 使用TensorRT加速（推荐）

import torch
import torch_tensorrt

torch.manual_seed(0)
# 转换模型为TensorRT格式
model_trt = torch_tensorrt.compile(
    model,
    inputs=[torch.randn(1, 512).cuda()],
    enabled_precisions={torch.float32},
    workspace_size=1<<30
)

2. 混合精度推理

from torch.cuda.amp import autocast

with autocast():
    output = model(input_ids)

3. 使用ONNX Runtime 通过onnxruntime优化，可将推理时间从150ms降低到80ms左右。

优化效果对比

方法	推理时间	显存占用
原始PyTorch	150ms	高
TensorRT	65ms	中
ONNX Runtime	80ms	低

踩坑提醒

TensorRT需要GPU支持，且转换过程需注意输入shape
混合精度可能导致模型精度下降，建议先验证准确性

建议在生产环境优先考虑TensorRT方案

Tara843 · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT确实能显著提速，但别光看速度忽略了部署复杂度。我试过几次，模型转换那一步卡住好几个小时，最后还是用ONNX+优化器搞定的。

Ulysses841 · 2026-01-08T10:24:58

混合精度推理要小心！我在一个NLP任务里直接上float16，结果输出全变成nan了。后来加了个loss scaling才恢复正常，建议先在验证集测好再上线。

ThinCry · 2026-01-08T10:24:58

ONNX Runtime适合快速验证，但如果你有定制化attention层，它可能不兼容。我项目里就因为自定义模块被干掉了，最后还是回归TensorRT。

NiceWind · 2026-01-08T10:24:58

别只盯着推理时间，显存占用也是关键。特别是大batch场景下，内存爆了比慢几分钟更致命，建议用profile工具先摸清底细

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