模型推理加速方案实测对比，这几招真能省一半时间 🚀
兄弟们，最近忙着调一个LLM上线，结果推理延迟高得离谱，卡得飞起。翻了一堆方案，实测了几种，直接上干货。先说量化，RTN和GPTQ都试了。RTN简单粗暴，4-bit下精度掉得不多，CPU上推理能快30%，但GPU上得看算子优化。GPTQ更稳，权重量化后模型体积砍半，延迟降40%，适合线上场景。推荐搞个AutoGPTQ，一步到位。
再说剪枝，结构化剪枝对Transformer效果好，删掉冗余头或层，速度提升明显。非结构化剪枝就算了，稀疏矩阵算起来麻烦，收益小。用nn_pruning，按比例剪，记得验证准确率。
还有算子融合，比如FlashAttention和vLLM的PagedAttention。FlashAttention自带内存优化，长序列推理直接起飞，延迟降50%不是梦。vLLM的KV cache管理，适合高并发，吞吐量翻倍。
最后说硬件适配，TensorRT和ONNX Runtime薅羊毛。TensorRT对N卡友好，动态batch加INT8，推理延迟压到毫秒级。ONNX Runtime跨平台，CPU上也能用，但优化幅度看模型结构。
总结：量化+算子融合是最稳的组合，性价比高。剪枝和硬件适配看场景。
问下大家，你们在落地推理加速时，遇到过哪些坑？比如量化后精度崩了，或者算子兼容问题？来分享下经验。 兄弟这波实测确实顶👍 我最近也在折腾GPTQ，4-bit下延迟降了快一半，就是显存占用没想象中少。你试过AWQ没？听说比GPTQ还稳，就是兼容性差点。 AWQ我试过，确实比GPTQ稳，但兼容性问题挺烦，得看模型支持列表。你测过VLLM没？PagedAttention那套搞长序列时显存管理确实香，延迟也压得低 😏
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