人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRT

TensorRT（Tensor Runtime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIA GPU上高效部署深度学习模型而设计。它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术，显著提升推理速度并降低资源消耗，广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。

---

一、TensorRT的核心功能

1. 模型优化与加速

   • 层融合（Layer Fusion）：将多个连续的计算层（如Conv + BN + ReLU）合并为单个内核操作，减少内存访问和计算开销。

   • 精度校准（Precision Calibration）：支持FP32、FP16、INT8等精度，通过量化（Quantization）降低计算复杂度，提升吞吐量（如INT8可提速2-4倍）。

   • 内核自动调优（Kernel Auto-Tuning）：根据GPU架构（如Ampere、Hopper）选择最优计算内核，最大化硬件利用率。

2. 动态张量处理

   • 支持动态输入尺寸（Dynamic Shapes），适应不同分辨率的输入（如视频流中变化的图像大小）。