基于硬件加速的大模型推理优化经验

在大模型推理场景中，硬件加速是提升性能的关键手段。本文分享基于NVIDIA A100 GPU的优化实践经验。

核心优化策略

1. 混合精度训练与推理：使用TensorRT的FP16精度推理，可提升30%+性能。通过以下代码启用：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 设置混合精度
builder.fp16_mode = True

2. 模型分片与显存优化：针对70B参数模型，采用张量并行策略。通过设置--tensor-parallel-size 4实现显存均衡分配。

3. 批处理优化：动态调整batch size，结合--max-batch-size 64和--opt-batch-size 32参数。

可复现步骤

1. 安装依赖：pip install tensorrt pip install nvidia-ml-py
2. 转换模型：使用trtexec --onnx=model.onnx --fp16
3. 性能测试：python benchmark.py --model=optimized_model.trt

实际部署中，通过上述优化将推理延迟从800ms降低至400ms，吞吐量提升2倍。建议根据具体硬件配置微调参数。