【CUDA编程部署教程】第四章：高级性能工程与自定义扩展

引言

到目前为止，我们已经掌握了TensorRT的自动化优化流程。然而，当自动化工具达到其极限时，真正的性能工程师便开始展现其价值。当遇到TensorRT原生不支持的算子，或者当性能分析器（Profiler）指出某个TensorRT自动生成的融合核函数（Fused Kernel）是瓶颈时，我们就必须深入底层，通过编写**自定义插件（Plugin）**来接管部分计算图，实现极致的手动优化。本章是本手册的进阶核心，将指导您完成一个完整的TensorRT插件开发项目，并学会使用专业的性能剖析工具来指导您的优化工作。

4.1 TensorRT自动优化原理

原理简介

在我们尝试手动优化之前，理解TensorRT在后台为我们做了什么是至关重要的。TensorRT的构建过程（buildSerializedNetwork）并非简单的模型转换，而是一个极其复杂的编译和优化过程。其核心优化策略主要包括：

4.1.1 算子融合（Layer & Tensor Fusion）

• 核心思想: 减少GPU核函数（Kernel）的启动开销和对全局内存（DRAM）的读写次数。GPU启动一个核函数本身有微秒级的开销；更重要的是，每次读写DRAM的延迟都非常高。如果能将多个操作合并到一个核函数中，中间结果就可以直接存放在速度极快的寄存器（Registers）或共享内存（Shared Memo