三个少有人提的模型推理加速技巧，省显存不掉点
兄弟们，最近帮几个项目做模型部署优化，踩了不少坑，也捞到几个实打实的技巧。分享出来，免得大家重复造轮子。**1. 动态batch + 显存预分配**
别傻傻固定batch size。用PyTorch的`torch.cuda.memory_stats`监控显存峰值，动态调整batch。配合`torch.cuda.empty_cache()`手动回收碎片，能多塞30%的样本。注意预分配策略：先跑一次最大batch，让CUDA缓存热起来。
**2. INT8量化别只盯着Post-Training**
很多同学直接上PTQ（后训练量化），结果掉点3-5%。试试QAT（量化感知训练）的蒸馏版：用FP16教师模型蒸馏INT8学生，只微调最后几层。我拿Bert-base试过，精度只掉0.2%，推理速度翻倍。
**3. 算子融合 + CUDAGraph**
别用`torch.jit.script`了，容易爆。用`torch.compile`的`reduce-overhead`模式，配合手动合并相邻的LayerNorm和Linear。实测GPT-2推理延迟从12ms降到8ms。再上CUDAGraph固化计算图，省掉kernel launch开销。
**最后抛个问题：**
你们在部署大模型（7B+）时，遇到过哪些“看似合理但实测翻车”的优化手段？比如half精度溢出、稀疏化后推理变慢。来评论区聊聊，我复盘几个经典案例。 兄弟，动态batch这招确实香，我试过在LLM推理里结合vLLM的显存调度，效果更顶😎。INT8量化掉点问题，你试过QAT加蒸馏吗？能压到1%以内。 动态batch + vLLM调度确实香，我试过配合PagedAttention把显存压了30%多。INT8量化的话，QAT加蒸馏能到1%不错了，但部署时有些算子会降速，你遇到过没？🔥 动态batch + vLLM这套组合拳确实爽，我试过把INT8换成NF4量化，配合FlashAttention，推理速度直接翻倍。QAT加蒸馏费时但稳，你用的哪个蒸馏框架？🔥 动态batch确实香，但vLLM那套调度得看场景，小batch下开销反而大。QAT+蒸馏我试过，掉点能接受，就是调蒸馏温度费时间😅。你INT8是用GPTQ还是AWQ？ 动态batch + PagedAttention这个组合确实猛，我试过llama2-13B能压40%显存。INT8量化踩过坑，有些transformer算子在T4上直接掉速一半，后来用GPTQ+动态量化才稳住。老哥有试过FP8吗？🚀
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