这对我们来说是一个好消息，训练时间改进的结果令人印象深刻。PyTorch 团队在发布新闻稿和 PyTorch GitHub 上没有提到的是 PyTorch 2.0 推理性能。所以我们来对推理的速度做一个简单的研究，这样可以了解 PyTorch 2.0 如何与其他推理加速器（如 Nvidia TensorRT 和 ONNX Runtime）是否还有差距。
我们使用 Nebuly 的开源库 Speedster 运行了一些推理测试，对于这个我们这个测试，Speedster 允许我们运行 TensorRT、ONNX Runtime，并将它们与 16 位和 8 位动态和静态量化相结合（仅用 2 行代码）。在测试期间，我们还使用 Speedster 收集有关顶级策略的性能信息，以减少推理延迟。
这次测试是在带有 ResNet 的 Nvidia 3090Ti GPU 进行的，与 PyTorch 2.0 新闻稿中示例中使用的模型相同。
PyTorch 2.0 的推理性能结果如下图:
以下是测试结果的 4个要点总结：
- 批量大小越大PyTorch 2.0 的速度提升越明显（与前版本相比）。fp16的精度在大批次时比fp32编译版本更有效，这应该是因为Pytorch 2.0编译主要是为训练而设计的，训练的批大小一般会高于推理（线上产品使用时）。对fp16的优化是很正常的，因为在训练时，我们一般都会使用混合精度，特别是对于大型模型来说。
- ONNX Runtime 在较小的批量大小下比 PyTorch 2.0 表现更好，而在较大的批量大小下结果恰恰相反。这也是因为 ONNX Runtime 主要是为推理而设计的（通常使用较小的批大小），而PyTorch 2.0 的主要目标是训练。
- PyTorch eager 模式和 PyTorch 2.0（已编译）都显示批大小 1 和 8 的运行时间相同。这说明批大小等于 1 时没有使用全部计算能力，而其他推理的优化器，如 ONNX 运行时能够更好地管理计算能力。还是那句话这可能与 PyTorch 编译器主要为训练而设计有关，它会忽略批大小不足以使用其内核的所有计算能力的情况。
- 在经过测试的 Nvidia GPU 上，TensorRT 在小批量和大批量方面的表现都远远优于其他。随着批量大小的增加，相对速度变得更快。这显示了 Nvidia 能够在推理时更好地利用硬件缓存，因为激活占用的内存随着批量大小线性增长，适当的内存使用可以大大提高性能。
基准测试高度依赖于所使用的数据、模型、硬件和优化技术。为了在推理中获得最佳性能，始终建议在将模型部署到生产环境之前测试。
参考
Speedster 是一个开源工具，可硬件上自动应用 SOTA 优化技术实现最大的推理加速。
本文的代码在这里：
https://avoid.overfit.cn/post/0db857b606044b1db30210e32ca071af
