基于TVM的大模型推理性能调优

基于TVM的大模型推理性能调优

在大模型部署实践中，TVM作为端到端深度学习编译器框架，在推理性能优化方面展现出显著优势。本文分享一个实际的调优方案。

核心思路

通过TVM的AutoScheduler和自定义算子融合策略，将原始模型转换为高效可执行代码。以LLaMA系列模型为例，实现推理加速。

实施步骤

1. 模型导入与分析

import tvm
from tvm import relay
import torch

# 导入PyTorch模型
model = torch.load('llama_model.pth')
input_shape = (1, 512, 4096)
shape_dict = {'input': input_shape}
mod, params = relay.frontend.from_pytorch(model, shape_dict)

2. 性能调优

# 使用AutoScheduler进行自动调优
from tvm.autotvm.tuner import XGBTuner
from tvm.contrib import util

# 构建目标环境
target = "cuda"
tuning_option = {
    'tuner': 'xgb',
    'trials': 2000,
    'early_stopping': 600,
}

3. 优化后部署

# 编译优化后的模型
with tvm.target.Target(target):
    lib = relay.build(mod, target=target, params=params)
    # 保存编译结果
    lib.export_library('optimized_model.so')

预期效果

通过上述流程，可实现推理速度提升2-3倍，内存占用减少15%。关键在于合理配置调优参数和选择合适的算子融合策略。

实际部署时需根据硬件资源动态调整目标配置。