量化算法性能优化：针对不同硬件平台的适配方案

踩坑实录：从理论到实践的量化之路

最近在部署一个YOLOv5模型到边缘设备时，遭遇了量化性能瓶颈。分享一下踩坑经验。

TensorRT量化实践

使用TensorRT 8.5进行INT8量化，配置如下：

import tensorrt as trt
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 构建网络...
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.set_calibration_profile(calibration_profile)
engine = builder.build_engine(network, config)

实际测试发现：

• 在Jetson Nano上，INT8推理速度提升2.3倍
• 但模型精度下降了3.2%（mAP从0.765降到0.733）

ONNX Runtime量化方案

from onnxruntime.quantization import QuantizationConfig, quantize_dynamic
config = QuantizationConfig(
    per_channel=True,
    mode=QuantizationMode.IntegerOps,
    weight_type=QuantType.QInt8
)
quantize_dynamic("model.onnx", "model_quant.onnx", config)

在x86服务器上测试：

• 量化后模型大小减少75%
• 推理延迟降低40%
• 精度损失控制在1.5%以内

关键优化点

1. 校准数据集选择：必须使用真实业务数据，不能用随机数据
2. 混合精度策略：关键层保持FP32，非关键层量化
3. 平台适配：不同硬件支持的量化格式不同，需针对性调整

量化效果评估

建议：量化前先做充分的性能基准测试，避免盲目优化。