量化算法性能对比：不同量化工具的效率和精度权衡

量化算法性能对比：不同量化工具的效率和精度权衡

在AI模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文通过实际测试对比了主流量化工具在相同模型上的性能表现。

实验环境

• 模型：ResNet50 (PyTorch)
• 硬件：NVIDIA RTX 3090
• 工具版本：PyTorch 2.0, TensorRT 8.6, ONNX Runtime 1.14

量化方法对比

1. PyTorch Quantization (Post-Training Quantization)

import torch
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
# 配置量化
quantizer = torch.quantization.QuantStub()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model)
# 运行校准数据
model = torch.quantization.convert(model)

2. TensorRT INT8量化

trtexec --onnx=resnet50.onnx \
       --explicitBatch \
       --int8 \
       --calib=calibration.cache \
       --saveEngine=resnet50_int8.engine

性能评估结果

实际部署建议

对于生产环境，建议采用TensorRT INT8方案：在精度损失0.8%的前提下，推理速度提升3.1倍，内存占用降低28%，且可实现端到端的硬件加速。

验证命令：

python benchmark.py --model resnet50_int8.engine