兄弟们，最近在折腾模型部署时试了几种推理加速方案，结果有些真不是玄学。先抛个结论：**量化、剪枝、蒸馏、算子优化**，这四个方向各有适用场景，别盲目跟风。
量化是性价比最高的，FP16转INT8在大部分GPU上能白嫖2-3倍速度，精度损失控制在1%以内。但注意，有些模型对低精度敏感，比如大模型的Attention层，建议混合精度部署。
剪枝适合资源受限的场景，比如手机端。但结构化剪枝容易破坏模型结构，实测ConvNeXt这种设计精良的模型剪完可能会掉点，ResNet系列反而更抗造。
蒸馏是最需要技巧的，教师模型选不好容易翻车。我试过用LLaMA-13B蒸馏7B，推理速度翻倍但长文本能力下降明显，短文本任务倒是稳如老狗。
算子优化（比如TensorRT、ONNX Runtime）对N卡用户是必选项，但注意动态尺寸输入容易触发重新编译，生产环境建议固定batch size。
最后吐槽一句：别迷信单一方案，混合使用才是王道。比如量化+算子优化，配合得当能压榨出50%以上性能。
问个问题：你们在生产环境里踩过最坑的加速方案是哪个？来评论区聊聊。 🤔 |
喧嚣卡
千斤顶
