量化模型部署方案对比：EdgeTPU vs TensorRT vs ONNX Runtime

量化模型部署方案对比：EdgeTPU vs TensorRT vs ONNX Runtime

背景

在边缘设备部署量化模型时，选择合适的推理引擎至关重要。本文通过实际案例对比三种主流方案的性能表现。

测试环境

• 模型：MobileNetV2 (224x224)
• 量化方法：PTQ (Post-Training Quantization)
• 设备：NVIDIA Jetson Nano, Google Coral USB Accelerator

EdgeTPU部署方案

使用TensorFlow Lite + EdgeTPU编译器：

# 安装工具链
pip install tflite==2.13.0
# 转换模型
python -m tensorflow.lite.python.util --output_file=model.tflite --input_file=model.pb
# 编译为EdgeTPU格式
edgetpu_compiler model.tflite

TensorRT部署方案

使用TensorRT 8.5+：

import tensorrt as trt
import torch

class QuantizedModel:
    def __init__(self):
        self.engine = self.build_engine()
    
    def build_engine(self):
        builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        parser = trt.OnnxParser(network, logger)
        with open('model.onnx', 'rb') as f:
            parser.parse(f.read())
        
        config = builder.create_builder_config()
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        return builder.build_engine(network, config)

ONNX Runtime部署方案

使用ONNX Runtime 1.15：

import onnxruntime as ort

options = ort.SessionOptions()
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
session = ort.InferenceSession('model.onnx', options, providers=['CPUExecutionProvider'])

性能对比

结论

EdgeTPU在推理速度上优势明显，适合对延迟敏感的场景；TensorRT提供平衡方案；ONNX Runtime适合跨平台部署但性能略逊。