工业视觉检测系统部署在多个工厂生产线边缘节点的AI模型（YOLOv5 Object Detection）推理速度远不及预期，帧率只有5–8 FPS，无法满足每秒至少20帧的实时检测需求。由于这些节点均为CentOS 8系统，硬件受限（仅有千兆以太网和低功耗AI加速卡），传统的FP32推理不仅延迟高，而且功耗大，发热严重。

为了提升推理性能和功耗效率，我们引入了模型量化（Quantization）技术，通过将模型从32位浮点（FP32）压缩为更低精度格式（如INT8/FP16），结合CentOS 8上成熟的推理引擎（ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等），在保持精度可接受的前提下显著提升了推理速度。A5数据本教程基于上述真实项目总结，深入讲解如何在CentOS 8上通过量化技术提升AI推理速度，并提供硬件配置、参数对比、量化实践代码和效果评估。

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一、香港GPU服务器www.a5idc.com硬件平台和环境配置

本次优化测试覆盖两类CentOS 8运行环境：高性能边缘服务器与低功耗AI设备。

1.1 硬件配置表

环境	主机型号	CPU	GPU/AI加速	内存	存储	网络
Edge Server	Dell R750	Intel Xeon Gold 5318Y @2.1GHz (24 Cores)	NVIDIA T4 (16 GB)	64 GB DDR4	1 TB NVMe	千兆
Low‑Power Edge	Intel NUC11	Intel i7‑1165G7	Intel OpenVINO 支持集成GPU	32 GB DDR4	512 GB NVMe	千兆
AI Accelerator Node	自研板	ARM Cortex‑A72	Intel Movidius NCS2	4 GB LPDDR4	64 GB eMMC	千兆

1.2 软件环境

所有测试均基于CentOS 8 Stream，以下是统一环境依赖：

组件	版本
Kernel	4.18.x
Python	3.8
CUDA	11.4 (Edge Server T4)
cuDNN	8.2
ONNX Runtime	1.15
TensorRT	8.5
OpenVINO	2025.1
PyTorch	1.13.1
NumPy	1.23

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二、模型量化基础与方法对比

2.1 什么是量化

量化是将模型权重和激活从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16）表示的一种模型压缩技术。在推理阶段可以利用低精度计算单元减少内存带宽、缓存占用和计算时间。

2.2 常见量化策略

策略	适用设备	精度损失	加速比	实施复杂度
FP16 (半精度)	GPU	低	中等	简单
INT8 Post‑Training	CPU/GPU/AI卡	中等	高	中等
Quantization‑Aware Training (QAT)	GPU/Server	最低	最高	高

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三、在CentOS 8上进行量化的具体方法

3.1 使用ONNX Runtime做INT8后量化

假设原始YOLOv5模型为yolov5s.onnx。

3.1.1 安装ONNX Runtime及依赖

# 安装onnxruntime及量化工具
pip install onnxruntime onnxruntime-tools onnx

3.1.2 生成校准数据集

从训练集随机抽取500张图，用于量化校准：

mkdir calibration_data
# 假设有image_list.txt
while read img; do
    cp "${img}" calibration_data/
done < image_list.txt

3.1.3 量化脚本（Python）

from onnxruntime.quantization import quantize_static, CalibrationDataReader, QuantType

class Yolov5DataReader(CalibrationDataReader):
    def __init__(self, image_folder):
        self.image_list = sorted(glob.glob(f"{image_folder}/*.jpg"))
        self.enum_data = None

    def get_next(self):
        if self.enum_data is None:
            self.enum_data = iter(self.image_list)
        try:
            img_path = next(self.enum_data)
            img = preprocess(img_path)  # 自定义预处理
            return {"images": img}
        except StopIteration:
            return None

data_reader = Yolov5DataReader("calibration_data")
quantize_static(
    model_input="yolov5s.onnx",
    model_output="yolov5s_int8.onnx",
    calibration_data_reader=data_reader,
    quant_format=QuantType.QOperator
)

3.1.4 量化后推理测试

python onnx_inference.py --model yolov5s_int8.onnx --input test.jpg

3.2 使用TensorRT做FP16/INT8优化（Edge Server T4）

3.2.1 导出TensorRT引擎

trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s_fp16.trt --fp16
trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s_int8.trt --int8 --calib=image_list.txt

3.2.2 推理计时

trtexec --loadEngine=yolov5s_int8.trt --batch=1 --duration=60

3.3 Intel OpenVINO在Intel NUC的量化部署

3.3.1 模型转换与优化

mo.py --input_model yolov5s.onnx --data_type=FP16 --output_dir openvino_model

3.3.2 使用Post‑Training Optimization Toolkit进行量化

pot -c pot_config.yml

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四、量化效果评估与对比

4.1 性能对比表（推理FPS）

平台/方法	原FP32	FP16	INT8
Edge Server (T4)	28.3	47.5	95.2
Intel NUC (FP16)	12.4	19.3	—
NCS2 (INT8)	5.8	—	18.6

4.2 精度对比（mAP@0.5）

方法	mAP（%）
FP32	72.8
FP16	72.2
INT8 (Post‑Training)	70.6
INT8 (QAT)	71.9

从表格可以看出，在Edge Server上使用INT8比FP32提升了约3.4×的推理速度，且mAP下降在可接受范围内。在低功耗节点（NCS2上）通过MOVIDIUS的INT8也获得了明显加速。

4.3 推理延迟分析

Edge Server T4 (批量1):
FP32 Latency: 35.3 ms
FP16 Latency: 21.0 ms
INT8 Latency: 10.5 ms

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五、CentOS 8上量化部署的实战问题与优化建议

5.1 内核与驱动

确保CentOS 8内核支持对应GPU驱动（如NVIDIA 510+）及用户空间库（CUDA/cuDNN），否则TensorRT和ONNX Runtime不能正确调用硬件加速。

5.2 NUMA/内存策略

Edge Server通常存在NUMA节点，设置numactl --interleave=all可以避免内存访问延迟偏差。

5.3 多线程调优

ONNX Runtime可通过调整执行线程数：

export OMP_NUM_THREADS=16
export OMP_WAIT_POLICY=ACTIVE

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六、总结

通过在CentOS 8环境下系统性地采用模型量化技术（FP16/INT8），结合成熟的推理引擎（ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO），可以在不同类型的Edge AI设备上显著提升推理性能。实际测试表明，A5数据在NVIDIA T4上INT8推理最高可达原FP32的3.4倍以上，加速效果显著，同时保持较高精度。量化技术在Edge AI场景中是实现实时推理、降低能耗的关键手段。

如果你正在为边缘部署AI模型而苦于推理性能不足，不妨按本文方法逐步尝试量化优化，结合具体硬件特点进行参数调优，从而达成更高性能的推理部署方案。欢迎继续深入探讨模型量化与推理优化实践。