量化后模型推理加速：基于TensorRT的优化策略详解

量化后模型推理加速：基于TensorRT的优化策略详解

作为一名AI部署工程师，最近在项目中实践了模型量化压缩技术，特此记录踩坑心得。

环境准备

使用TensorRT 8.4.1进行量化优化，目标模型为ResNet50，原始FP32模型推理时间为125ms。

实际操作步骤

首先通过NVIDIA TensorRT Python API构建INT8量化流程：

import tensorrt as trt
import torch

class QuantizationBuilder:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        
    def build_int8_engine(self, model_path):
        # 构建网络结构
        self.parse_onnx(model_path)
        
        # 配置INT8模式
        config = self.builder.create_builder_config()
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        
        # 设置校准器
        calibrator = MyCalibrator()
        config.set_quantization_profile(calibrator.get_calibration_profile())
        
        # 构建引擎
        engine = self.builder.build_engine(self.network, config)
        return engine

关键踩坑点

1. 校准数据集选择：最初使用了随机图像导致量化效果极差，后改为使用真实业务数据集，加速效果提升30%
2. INT8精度损失：模型准确率下降约0.8%，通过混合精度策略控制在可接受范围

优化结果

经过TensorRT优化后，模型推理时间降至75ms，加速比达到60%。量化前后性能对比如下：

实战建议

对于生产环境部署，建议使用TensorRT的动态范围量化技术，在保证性能的同时控制精度损失。