模型推理加速方案实测：从量化到剪枝，谁才是真香？

兄弟们，模型训完只是第一步，推理部署才是硬仗。今天聊几个常见加速方案的实操感受，帮大家少踩坑。

先说量化（INT8/INT4）：提速显著，显存直接减半，适合生产环境。但注意，小模型或敏感任务（如人脸识别）精度损失可能肉眼可见，建议先用校准集跑一遍评估。工具链上，TensorRT和ONNX Runtime都成熟，但N卡用户优先TensorRT。

剪枝：结构化剪枝（移除channel）效果稳定，但需要重新fine-tune；非结构化剪枝（稀疏权重）理论美妙，实际硬件支持度差，除非你用专用芯片。结论：时间紧别碰稀疏剪枝。

知识蒸馏：学生模型小而美，但训练成本高，适合大厂资源党。小团队直接上量化更香。

其他trick：动态batch、内存池复用、算子融合（比如把LayerNorm+Residual合并）。这些零成本但容易被忽略，代码review时多留意。

最后抛个问题：你在实际项目中，哪个加速方案效果最意外？是踩坑还是真香？评论区聊聊。