别只会调batch size！模型性能优化的4个硬核技巧

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老哥们，模型训练和部署跑得慢，别老盯着batch size搞玄学。今天分享几个实打实的技巧，都是从实战里抠出来的干货。

🚀 **技巧1：精度混合训练（AMP）**
别再用全精度硬扛了。fp16+fp32混合训练，显存占用直接砍半，速度提升30%以上。PyTorch自带`torch.cuda.amp`，开箱即用，注意loss scaling别崩就行。

🛠️ **技巧2：算子融合**
把多个小算子合并成一个，减少CUDA kernel启动次数。比如用`torch.jit.script`或TensorRT，卷积+ReLU、LayerNorm+量化，融合后推理延迟能降40%。别懒，这步值得手动优化。

⚡ **技巧3：动态shape处理**
别让模型每次推理都做padding到最大长度。用动态batch或token-level batch，配合缓存机制，吞吐量翻倍。尤其NLP模型，batch size再大也扛不住无脑padding。

🔥 **技巧4：量化部署（INT8/INT4）**
推理阶段用INT8量化，精度损失<1%但速度翻倍。Triton Inference Server或ONNX Runtime都支持，校准集好好选，别拿随机数据糊弄人。

想问下你们：除了这些，还有哪些“反直觉”的优化技巧？比如模型剪枝后的微调策略？来评论区聊聊。