AI推理性能优化的四个务实技巧

在部署和优化多个AI项目的过程中，我逐渐积累了一些提升推理性能的有效方法。这些技巧可能不那么高大上，但确实在实践中帮我解决了真实问题。

模型精度的合理选择

很多人一提到性能优化就想到模型压缩，但其实第一步应该是选择合适的精度。FP16和INT8的推理速度差异很明显，但精度损失需要仔细评估。

# TensorRT 精度配置示例
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)  # 或 INT8

# 评估精度损失
original_output = fp32_model(input_data)
optimized_output = fp16_model(input_data)
accuracy_diff = calculate_accuracy_diff(original_output, optimized_output)

在图像分类任务中，我发现从FP32切换到FP16，推理速度提升约1.8倍，而准确率仅下降0.2%。但对于目标检测任务，同样的转换可能导致mAP下降超过1%，需要权衡。

批处理大小的动态调整

批处理大小对吞吐量影响巨大，但固定批处理大小往往不是最优解。在实际应用中，请求流量是波动的，需要动态调整。

批处理策略对比：

• 静态批处理：实现简单，但资源利用率低
• 动态批处理：根据队列长度自动调整，吞吐量更高
• 自适应批处理：结合请求特性和系统负载智能调整

我在一个推荐系统中实现了自适应批处理，核心思想是：

• 低峰期使用小批次保证响应速度
• 高峰期增大批次提升吞吐量
• 考虑请求的紧急程度差异化处理

内存访问模式的优化

GPU内存访问模式经常被忽视，但却能带来意想不到的性能提升。特别是在处理高分辨率图像时，内存访问成为瓶颈。

常见的内存优化技巧：

1. 数据布局优化：NHWC vs NCHW 的选择
2. 内存合并访问：确保相邻线程访问连续内存
3. 共享内存使用：减少全局内存访问次数
4. 预取策略：提前加载可能需要的数据

在优化一个超分模型时，通过调整数据布局和内存访问模式，推理时间从45ms降低到32ms，效果显著。

推理引擎的深度调优

不同的推理引擎有不同的优化重点。以TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO为例：

实际调优步骤：

1. 分析模型计算图和内存使用
2. 选择合适的算子实现
3. 调整并行度和流水线深度
4. 验证优化后的准确率

在一个实时视频分析项目中，通过TensorRT的层融合和内核自动调优，吞吐量提升了2.3倍，同时保持了原有的准确率水平。

这些技巧看起来简单，但在实际项目中往往能带来显著的效果。关键是理解业务需求和技术约束，选择最适合的优化路径，而不是盲目追求最新的技术。