多模态大模型推理中的性能基准测试

在多模态大模型推理中，性能基准测试是系统优化的关键起点。本文将分享一个可复现的性能测试框架，帮助架构师量化模型推理效率。

核心测试流程：

1. 环境准备：使用TensorRT 8.6 + CUDA 11.8 + cuDNN 8.9环境
2. 模型导入：通过ONNX导出模型并转换为TensorRT引擎
3. 基准测试脚本：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import numpy as np

class TRTInference:
    def __init__(self, engine_path):
        self.runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        with open(engine_path, "rb") as f:
            self.engine = self.runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
        self.context = self.engine.create_execution_context()
        
    def infer(self, input_data):
        # 预处理输入
        inputs = [np.ascontiguousarray(input_data)]
        outputs = []
        
        # 执行推理并计时
        start_time = time.time()
        for i in range(100):  # 多次运行取平均
            result = self.context.execute_v2(bindings=[int(x.data_ptr()) for x in inputs])
        end_time = time.time()
        
        return (end_time - start_time) / 100

关键指标： 每次推理耗时、吞吐量、内存占用。通过该框架可对比不同模型架构的性能差异，为系统调优提供数据支撑。

注意事项： 测试前需确保硬件资源充足，避免因内存不足导致测试结果失真。