推理引擎优化怎么验：算子单测、后端契约与整图回归

推理引擎优化怎么验：算子单测、后端契约与整图回归

先把问题落到具体对象

推理引擎的“能跑”与“算对”是两件事。先固定模型、输入张量、后端和精度，再分层验证图优化、算子实现与完整推理结果。

测试分层怎么做

单元测试对单个 pass 和 kernel 比较 shape、dtype 与数值容差；集成测试验证图划分、内存规划和硬件后端契约；整图回归则用固定模型比较输出、峰值内存与耗时分布。性能数据必须附带编译选项、线程数和硬件信息。

验证顺序

1. 用固定张量验证改动过的 pass 或 kernel，断言 shape、dtype 和允许的数值误差。
2. 把同一子图交给目标后端，检查图划分、内存布局和不支持算子的回退行为。
3. 在固定模型上做整图对照，一次只改变编译选项、精度或线程数中的一个。
4. 保存模型版本、输入、硬件和原始输出；发现漂移时先关闭对应优化，再定位到具体 pass。

交付前检查

确认数值漂移能定位到具体 pass 或后端，性能回退能复现；耗时的整图测试放入独立流水线，不阻塞快速单测。

适用边界

数值容差和性能门槛取决于模型、精度与硬件后端。没有同一环境下的基线，本文的分层方法不能替代项目自己的阈值。