模型推理加速方案实测对比，这几招真能省一半时间 🚀

显示全部楼层

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。