低算力环境的六种加速方案
针对NVIDIA T4（16GB）等中等GPU的优化建议：
- 模型裁剪：使用scripts/prune.py移除QLoRA中20%的注意力头
- Implementação quantitativa：运行quantize.py实现INT8量化（需安装TensorRT）
- mecanismo de cache：启用configs/inference.yaml中的frame_cache=True
关键配置参数：
- 将orion_stage3.py的history_length从10降至5
- 设置–batch_size=1并启用–stream_inference
- 使用torch.compile()编译模型（需PyTorch 2.4+）
实测效果：在不影响DS的前提下，1080P输入下的推理延迟从387ms降至89ms。附各方案性价比对比：
| metodologias | 加速比 | Perda de precisão |
|---|---|---|
| INT8量化 | 2.1x | <1% |
| 注意力头裁剪 | 1.4x | 2.3% |
Essa resposta foi extraída do artigoOrion: estrutura de planejamento e inferência de condução autônoma de ponta a ponta de código aberto da XiaomiO
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