在终端性能压力下，如何利用PyTorch和ONNX技术优化深度学习模型的推理性能？从模型量化、图优化到跨框架部署，深入探讨如何将推理时间从500ms降至50ms，同时保持模型精度。

在高并发压测的第3小时，系统性能告急，GC日志中频繁出现YoungGC告警。P8级别的老炮JVM调优专家与手撕红黑树卡壳的应届生展开了一场技术对决。老炮现场推导JMM模型，解释双重检测锁的原理，而应届生则试图用Arthas诊断生产问题，却意外发现了隐藏的内存泄漏。随着QPS从2000飙升至10万，两人在极限压力下共同寻找解决方案，最终在FullGC告警解除的瞬间，迎来了意外的转机。