子图融合（subgraph fusion）是推理优化技术中的一种重要方法，它通过将多个操作（算子）合并成一个更高效的执行单元来减少计算图中的操作数量和内存访问，从而提高推理速度。这种方法特别适用于深度学习模型的推理阶段，因为它可以显著减少内核调用次数和显存读写次数，从而减少额外开销。
在实际应用中，子图融合可以通过以下几种方式实现：
- 自动融合：一些深度学习框架和推理引擎，如TensorRT、MindSpore等，提供了自动子图融合的功能。这些工具可以自动识别并融合计算图中的算子，以生成更优化的执行图。
- 手动融合：在某些情况下，开发者可能需要手动设计特定的子图融合策略，尤其是在使用自定义算子或特定硬件优化时。
- 模式识别：通过识别计算图中的常见模式（如连续的矩阵乘法、激活函数等），并将这些模式合并为一个融合算子，以提高计算效率。
- 硬件感知融合：在融合过程中考虑硬件特性，如内存带宽、计算能力等，以实现更优的融合策略。
例如，NVIDIA的FasterTransformer框架利用子图融合技术，将多层神经网络组合成一个单一的神经网络，使用一个单一的内核进行计算，从而减少了数据传输并增加了数学密度，加速了推理阶段的计算 。此外，DeepSpeed Inference通过将Transformer层的不同部分进行融合，显著提高了推理速度 。
子图融合是一种有效的推理优化技术，可以显著提高模型的运行效率和响应速度，尤其是在资源受限的环境中。通过合理的子图融合策略，可以在保持模型性能的同时，减少推理时间和资源消耗。
