【CUDA编程部署教程】第二章：TensorRT标准工作流

引言

在掌握了GPU的底层编程范式后，我们进入一个更高层次的抽象：使用NVIDIA TensorRT™，一个专为深度学习推理而设计的高性能SDK。TensorRT并非一个深度学习框架，而是一个优化器和运行时。它接收来自主流框架（如PyTorch, TensorFlow）的模型，对其进行一系列复杂的、针对特定硬件的优化，并生成一个轻量级、低延迟、高吞吐的推理引擎。本章将带您走通一个完整的、标准的TensorRT工作流程，这是将任何模型投入生产环境部署的必经之路。

2.1 TensorRT核心组件与流程

2.1.1 Builder, Engine, ExecutionContext

原理简介

TensorRT的API设计哲学是将模型的**构建时（Build-Time）和运行时（Run-Time）**清晰地分离开来。这对应了三个核心的API对象：

1. IBuilder (构建器)

   • 角色: 模型的“编译器”。

   • 职责: 接收一个网络定义（INetworkDefinition），结合一个详细的构建配置（IBuilderConfig），执行TensorRT的全部优化过程，包括算子融合、精度校准、内核自动