基于TensorRT的大模型推理性能提升方案

基于TensorRT的大模型推理性能提升方案

在大模型部署实践中，TensorRT作为 NVIDIA 官方的推理优化器，在实际应用中能够带来显著的性能提升。本文分享一个可复现的优化流程。

1. 环境准备

# 安装必要依赖
pip install tensorrt==8.6.1
pip install torch==2.0.1
pip install torchvision==0.15.2

2. 模型转换步骤

import torch
import tensorrt as trt
import os

def build_engine(model_path, engine_path, max_batch_size=1):
    builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
    
    # 加载模型
    with open(model_path, 'rb') as f:
        parser.parse(f.read())
    
    # 配置优化
    config = builder.create_builder_config()
    config.max_workspace_size = 1 << 30  # 1GB
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
    
    # 构建引擎
    engine = builder.build_engine(network, config)
    
    with open(engine_path, 'wb') as f:
        f.write(engine.serialize())
    return engine

3. 性能调优要点

• 启用 FP16 精度以减少内存占用和计算量
• 调整 batch size 优化吞吐量
• 使用 dynamic shape 支持不同输入尺寸

通过以上步骤，可将推理延迟降低约 40%-60%，建议在实际部署前进行充分测试验证。