2.6 思考题

（1）模型压缩技术在实际应用中起到了哪些关键作用？请详细说明参数剪枝、量化和知识蒸馏在模型压缩过程中的具体功能和实现原理。

（2）在深度学习训练中，数据并行和模型并行是两种主要的分布式训练策略。请比较这两种策略在实现方式、适用场景以及各自的优缺点，并解释它们在分布式环境中的具体应用。

（3）混合精度训练在提升模型训练效率方面具有显著优势。请详细描述torch.cuda.amp.autocast()和GradScaler在混合精度训练中的作用及其工作原理，说明它们如何协同工作以优化训练过程。

（4）Horovod作为一种分布式训练框架，如何通过hvd.init()函数初始化分布式环境？请解释Horovod的核心原理，包括其如何利用Allreduce操作同步梯度，以及这种机制对分布式训练效率的影响。

（5）在模型推理优化中，批量推理是一种重要的技术手段。请解释批量推理的基本原理，并详细说明如何通过合理设置批次大小和等待时间来实现低延迟与高吞吐量的平衡。

（6）TensorRT是NVIDIA提供的推理优化工具。请描述TensorRT如何通过层融合、精度校准和内存优化等技术提升GPU上的模型推理性能，并解释这些优化方法对推理速度和资源利用率的具体影响。

（7）在性能评估过程中，计算复杂度是一个重要的指标。请解释时间复杂度和空间复杂度在深度学习模型中的含义，并说明如何通过减少FLOPs和优化内存使用来提升模型的推理效率。

（8）PyTorch的torch.utils.benchmark模块在模型性能评估中扮演着重要角色。请描述如何使用该模块对语义分割模型进行基准测试，并解释其提供的关键性能指标如平均运行时间和标准差对评估结果的意义。

（9）在分布式训练中，学习率调度器（如StepLR）的作用是什么？请详细说明在Horovod分布式训练框架下，如何配置和使用学习率调度器以优化模型的收敛速度和训练效果。

（10）在推理服务器的实现中，如何通过FastAPI和PyTorch构建支持动态批处理的推理服务器？请解释批队列、锁机制和事件触发在实现低延迟和高吞吐量平衡中的具体作用，以及这些组件如何协同工作以优化推理性能。 U3k9IGjvi0v9kUtrSw9aznJU6B5hFXSZKeHCbkwDMLZz+dwxRnAfmknFmH0t1TCH