bert推理优化之路
内容提要
文章讨论了如何通过GPU和TensorRT优化学员课程评论情感分析模型的推理性能。最初使用CPU时预测耗时较长，转向GPU后性能显著提升，使用FP16进一步优化，预测时间降至2ms，同时保持了精确度，最终选择该方案进行部署。
关键要点
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文章讨论了通过GPU和TensorRT优化学员课程评论情感分析模型的推理性能。
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最初使用CPU时，预测耗时较长，batch size为1时为90ms，batch size为10时为600ms。
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转向GPU后，使用onnxruntime GPU版本，性能显著提升，batch size为1时预测耗时8ms，batch size为10时为40ms。
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使用TensorRT FP32进行加速，batch size为1时预测耗时5ms，batch size为10时为30ms，性能有所提升但有限。
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进一步使用TensorRT FP16进行加速，batch size为1时预测耗时2ms，batch size为10时为10ms，效果显著且精确度保持。
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最终选择FP16方案进行部署，解决了性能瓶颈问题。
延伸问答
如何通过GPU优化情感分析模型的推理性能？
通过将模型部署到GPU服务器上，并使用onnxruntime GPU版本进行推理，可以显著提升性能。
使用CPU时，情感分析模型的预测耗时是多少？
使用CPU时，batch size为1时预测耗时约90ms，batch size为10时约600ms。
TensorRT FP16加速的效果如何？
使用TensorRT FP16后，batch size为1时预测耗时降至2ms，batch size为10时降至10ms，且精确度保持不变。
在GPU上使用onnxruntime的性能提升有多大？
在GPU上使用onnxruntime时，batch size为1时预测耗时约8ms，batch size为10时约40ms，性能提升了11-15倍。
选择FP16方案进行部署的原因是什么？
选择FP16方案是因为其在保持精确度的同时，显著降低了预测耗时，解决了性能瓶颈问题。
使用TensorRT FP32的性能提升如何？
使用TensorRT FP32时，batch size为1时预测耗时约5ms，batch size为10时约30ms，性能提升有限。
