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怎样优化HRM在迷宫路径规划任务中的实时性能？

2025-08-23

场景需求

30×30迷宫任务要求200ms内完成单次推理，这对HRM的循环结构提出挑战。

架构调整：
- 限制高层模块的规划步数（max_plan_steps=5）
- 使用–enable-flash-attn加速注意力计算
工程优化：
1. 预先生成迷宫特征的Lookup Table
2. 将低层模块转为TorchScript提升执行效率
3. 使用CUDA Graph捕获计算流
硬件配合：
- 启用Tensor Core计算（设置torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32=True）
- 分配固定内存(pin_memory=True)减少传输延迟

在RTX 4070上的优化对比：
– 原始延迟：320ms
– 优化后：182ms（满足实时需求）

关键优化贡献度：
1. FlashAttention: 40%加速
2. TorchScript: 25%加速
3. CUDA Graph: 15%加速