28 模型量化实战：用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍开篇先跟你讲个真实故事。上周有个做智慧安防的朋友找我，说他的YOLOv11模型在Jetson Orin上跑得挺欢，但一换到Jetson Nano上就卡成了PPT，每秒只有8帧。他问我：“是不是得换硬件？”我说：“别急，你模型权重还是FP32的吧？量化一下，FP16至少翻倍，INT8能到4倍。”他半信半疑试了，结果FP16直接飙到22帧，INT8干到35帧，精度只掉了0.8%。他发了个“跪了”的表情包过来。这就是我今天要带你干的事——用ONNX Runtime和TensorRT，把YOLOv11的推理速度再提2-3倍，精度损失控制在1%以内。痛点拆解：为什么你的量化总翻车？很多人一提到量化，就以为“把float32转成int8就完事了”。结果跑出来要么精度崩成狗，要么速度没提升反而更慢。我见过最典型的反例是下面这段代码：# 反例：直接暴力量化，不考虑校准数据集importonnxfromonnxruntime.quantizationimportqua