3个让模型推理快30%的优化技巧，不降精度

兄弟们，最近调了几个生产模型，踩了一些坑，分享点干货。优化模型性能，别总盯着显存和算力，咱们从工程角度下手。

1️⃣ **量化**：FP16或INT8量化是常规操作了。推荐用PyTorch的`torch.quantization`或TensorRT的自动校准工具，精度损失小于1%，速度能提15-20%。注意点：量化后最好用验证集跑一遍，别全信工具报的指标。

2️⃣ **算子融合**：把连续的卷积+BN+激活函数打包成一个算子，能减少显存带宽占用。写模型时别手撕层，直接上`nn.Sequential`，推理框架比如ONNX Runtime会自动优化。实测ResNet50融合后，单次推理延迟从5ms降到3.5ms。

3️⃣ **动态batch**：别傻等满batch再推理。用AsyncQueue或TorchServe的流式处理，按请求优先级动态拼接。比如视频流任务，小batch处理关键帧，大batch处理背景帧，吞吐量能翻倍。

最后问一句：你们在生产环境里，是更倾向用TensorRT这种专有优化，还是用ONNX Runtime这种通用方案？评论区聊聊。