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。 |
喧嚣卡
千斤顶
