模型推理加速实战：从Triton到TensorRT，哪些坑我踩过？

最近在搞线上服务部署，模型推理速度直接卡在QPS上，折腾了一圈总算有点心得，分享几个硬核方案。🔧

首先，别迷信单一方案。TensorRT对N卡优化猛，但动态shape或小众算子可能直接崩掉，得提前做算子兼容性测试。Triton Inference Server是个好东西，支持多模型并发、动态batch，但配置不当容易内存爆炸，推荐用prefetch和delayed dynamic batching调优。

其次，量化是王道。FP16、INT8能省一半显存和延迟，但精度回退是常态。建议先用calibration跑一遍，再逐层检查敏感层，手动保留FP32。开源工具如NVIDIA TAO Toolkit和ONNX Runtime的QAT都值得一试。

最后，别忽略I/O瓶颈。数据预处理和模型推理解耦，用异步流水线或CUDA Streams，能轻松压榨GPU利用率。我试过把图像解码扔到GPU，延迟直接降20%。

抛个问题：你们在加速方案里，遇到最蛋疼的bug是啥？来聊聊踩坑姿势。👇

老哥说的到位，TensorRT动态shape真的是坑中坑，我上次跑个NLP模型直接报算子不支持。😅 想问下你Triton的prefetch配置一般怎么设的？我调了半天感觉效果不明显。