PyTorch模型部署：ONNX与TorchScript解析与优化指南（十五）

一、模型部署的核心挑战与技术演进

1.1 工业部署的四大核心需求

1. 跨平台兼容性：支持x86/ARM CPU、NVIDIA/AMD GPU、NPU等异构硬件
2. 推理性能：要求毫秒级响应（如自动驾驶需<50ms）
3. 资源效率：内存占用需压缩至百MB级（移动端<200MB）
4. 安全稳定：7x24小时无间断服务，错误率<0.01%

1.2 部署技术演进路线

1.3 计算图中间表示原理

现代部署框架均基于计算图的中间表示（IR），其数学表达为：

G = ( V , E ) , V = { v i ∣ v i ∈ Operators }