量化模型推理速度测试：FPS指标对比与性能瓶颈定位

最近在部署一个YOLOv5模型到边缘设备时，发现FP32模型推理速度只有12FPS，无法满足实时性要求。通过系统性的量化测试，记录下踩坑过程。

测试环境配置

硬件：NVIDIA RTX 3090 GPU
软件：PyTorch 1.12 + ONNX Runtime 1.13
模型：YOLOv5s (640x640输入)

实验步骤

基准测试（FP32）

import torch
class Model(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return model(x)
model = Model()
model.eval()
# 基准测试
with torch.no_grad():
    for _ in range(100):
        _ = model(torch.randn(1,3,640,640))

INT8量化

import torch.quantization
# 准备量化模型
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)
# 导出ONNX并测试
model.save('quantized_model.onnx')

结果对比

模型类型	FPS	速度提升
FP32	12	-
INT8	35	2.9x
动态INT8	42	3.5x

性能瓶颈定位

使用NVIDIA Nsight Systems分析发现：

量化后内存带宽利用率提升但GPU利用率下降
主要瓶颈在内存拷贝而非计算

踩坑总结：静态量化在推理阶段会引入额外的张量转换开销，动态量化更适合边缘设备部署。

建议使用torch.quantization.prepare_qat_()进行训练后量化，获得更佳效果。

FastSteve · 2026-01-08T10:24:58

FP32到INT8的提速确实可观，但别被表面数字迷惑。实际部署中，量化带来的内存拷贝开销可能让性能提升打折扣，尤其是边缘设备。建议结合模型结构和硬件特性做针对性优化。

LightKyle · 2026-01-08T10:24:58

动态量化比静态量化好用不少，但前提是你得有足够数据做校准。否则容易出现精度崩盘，还不如老老实实用FP32。别图省事，量化前的测试和验证必须到位。

Oscar294 · 2026-01-08T10:24:58

GPU利用率下降这个现象很关键，说明瓶颈不在计算而在内存。可以考虑优化输入输出格式、减少tensor拷贝次数，或者用TensorRT加速推理流程，别只盯着量化不放。

NiceLiam · 2026-01-08T10:24:58

训练后量化（QAT）听起来高大上，但对资源和时间要求也高。如果你只是想提升部署效率，不如先试试ONNX Runtime的优化选项，比如开启TensorRT backend，效果可能比你想象的更好。

量化模型推理速度测试：FPS指标对比与性能瓶颈定位