Transformer模型推理效率提升踩坑记录
最近在优化一个Transformer模型的推理性能时，踩了不少坑，分享一下经验。我主要针对一个BERT-base模型进行优化，从硬件到软件层面都做了尝试。
硬件层面优化
首先检查了GPU利用率。使用nvidia-smi发现GPU占用率只有30%，说明瓶颈在CPU端。通过top命令查看，发现CPU的内存带宽成了瓶颈。
软件优化策略
1. 模型量化 使用PyTorch的量化工具：
import torch.quantization
model.eval()
mapped_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
)
结果：推理速度提升约25%，但准确率下降0.3%。
2. 批处理优化 将batch_size从1调整到32，使用动态batch：
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
# 确保输入长度一致以减少padding浪费
效果：吞吐量提升约40%。
3. 模型结构优化 使用torch.onnx.export导出模型后，通过onnxruntime加速推理：
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
4. 缓存机制 对于重复输入，启用缓存：
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", torchscript=True)
避坑提醒
- 不要盲目追求量化精度，小幅度提升可能得不偿失
- 批处理需考虑内存限制，避免OOM
- 多线程推理在某些场景下反而会降低性能
实际项目中，综合优化后整体推理速度提升了60%左右，建议按需选择方案。
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