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## 1. 推理 Benchmark


### 1.1 软硬件环境

1. 计算卡：T4、CUDA11.2、CuDNN8.2

2. CPU 信息：Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C CPU

3. PaddlePaddle 版本：2.3

4. PaddleNLP 版本：2.3

5. 性能数据单位是 QPS。QPS 测试方法：固定 batch size 为 32，测试运行时间 total_time，计算 QPS = total_samples / total_time

6. 精度数据单位：文本分类是 Accuracy，序列标注是 F1-Score，阅读理解是 EM (Exact Match)

### 1.2 数据集

数据集：CLUE TNEWS（文本分类）、MSRA_NER（序列标注）、CLUE CMRC2018（阅读理解）

### 1.3 指标

##### CPU 性能

测试环境及说明如上，测试 CPU 性能时，线程数设置为12。

|                            | TNEWS 性能   | TNEWS 精度   | MSRA_NER 性能 | MSRA_NER 精度 | CMRC2018 性能 | CMRC2018 精度 |
| -------------------------- | ------------ | ------------ | ------------- | ------------- | ------------- | ------------- |
| ERNIE 3.0-Medium+FP32      | 311.95(1.0X) | 57.45        | 90.91(1.0x)   | 93.04         | 33.74(1.0x)   | 66.95         |
| ERNIE 3.0-Medium+INT8      | 600.35(1.9x) | 56.57(-0.88) | 141.00(1.6x)  | 92.64(-0.40)  | 56.51(1.7x)   | 66.23(-0.72)  |
| ERNIE 3.0-Medium+裁剪+FP32 | 408.65(1.3x) | 57.31(-0.14) | 122.13(1.3x)  | 93.27(+0.23)  | 48.47(1.4x)   | 65.55(-1.40)  |
| ERNIE 3.0-Medium+裁剪+INT8 | 704.42(2.3x) | 56.69(-0.76) | 215.58(2.4x)  | 92.39(-0.65)  | 75.23(2.2x)   | 63.47(-3.48)  |


三类任务（分类、序列标注、阅读理解）经过相同压缩过程后，加速比达到 2.3 左右。

##### GPU 性能

|                            | TNEWS 性能    | TNEWS 精度   | MSRA_NER 性能 | MSRA_NER 精度 | CMRC2018 性能 | CMRC2018 精度 |
| -------------------------- | ------------- | ------------ | ------------- | ------------- | ------------- | ------------- |
| ERNIE 3.0-Medium+FP32      | 1123.85(1.0x) | 57.45        | 366.75(1.0x)  | 93.04         | 146.84(1.0x)  | 66.95         |
| ERNIE 3.0-Medium+FP16      | 2672.41(2.4x) | 57.45(0.00)  | 840.11(2.3x)  | 93.05(0.01)   | 303.43(2.1x)  | 66.95(0.00)   |
| ERNIE 3.0-Medium+INT8      | 3226.26(2.9x) | 56.99(-0.46) | 889.33(2.4x)  | 92.70(-0.34)  | 348.84(2.4x)  | 66.32(-0.63   |
| ERNIE 3.0-Medium+裁剪+FP32 | 1424.01(1.3x) | 57.31(-0.14) | 454.27(1.2x)  | 93.27(+0.23)  | 183.77(1.3x)  | 65.92(-1.03)  |
| ERNIE 3.0-Medium+裁剪+FP16 | 3577.62(3.2x) | 57.27(-0.18) | 1138.77(3.1x) | 93.27(+0.23)  | 445.71(3.0x)  | 65.89(-1.06)  |
| ERNIE 3.0-Medium+裁剪+INT8 | 3635.48(3.2x) | 57.26(-0.19) | 1105.26(3.0x) | 93.20(+0.16)  | 444.27(3.0x)  | 66.17(-0.78)  |


三类任务（分类、序列标注、阅读理解）经过裁剪 + 量化后加速比均达到 3 倍左右，所有任务上平均精度损失可控制在 0.5 以内（0.46）。

## 2. 相关使用说明
1. https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/ernie-3.0/README.md#%E6%80%A7%E8%83%BD%E6%B5%8B%E8%AF%95