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在有限算力条件下如何优化Orion的推理速度？

2025-08-25

1.2 K

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
量化部署：运行quantize.py实现INT8量化（需安装TensorRT）
缓存机制：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：

方法	加速比	精度损失
INT8量化	2.1x	<1%
注意力头裁剪	1.4x	2.3%

本答案来源于文章《Orion：小米开源的端到端自动驾驶推理与规划框架》

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