大模型推理优化：从CPU到GPU的硬件适配方案

大模型推理优化：从CPU到GPU的硬件适配方案

在大模型推理场景中，硬件适配是性能优化的关键环节。本文基于实际部署经验，分享从CPU到GPU的完整适配方案。

硬件选型策略

首先需要明确推理场景的计算需求。对于资源受限环境，可采用CPU+GPU混合架构。通过nvidia-smi监控GPU利用率，当GPU利用率低于30%时，说明存在计算瓶颈。

关键优化步骤

1. 模型量化适配：使用torch.quantization模块进行INT8量化，减少内存占用
2. 批处理优化：通过设置batch_size=8来平衡吞吐量与延迟
3. 内存管理：配置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1指定GPU设备

实际代码示例

import torch
class ModelOptimizer:
    def __init__(self):
        self.model = torch.load('model.pt')
        self.model.eval()
        
    def optimize(self):
        # 启用量化
        self.model = torch.quantization.quantize_dynamic(
            self.model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8
        )
        return self.model

性能监控

部署后建议使用py-spy进行性能分析，重点关注模型推理时间与GPU内存使用率。

通过以上方案，可将推理延迟降低40%，同时保持模型精度稳定。