【CUDA编程部署教程】第六章：前沿模型架构加速

引言

深度学习领域正快速从卷积网络向更复杂的架构演进。一个高级部署工程师的价值，不仅在于能优化成熟的CNN网络，更在于能从容应对前沿挑战。本章将带领您走出经典模型的舒适区，直面当前最热门、也最具挑战性的两种模型架构。

首先，我们将深入自动驾驶领域，探讨多模态BEV（鸟瞰图）模型。我们将不再停留在理论层面，而是通过一个完整的、从零开始的自定义Voxel Pooling插件项目，向您展示如何为这类复杂的几何变换算子编写高性能的CUDA代码并将其集成到TensorRT中。

接着，我们将转向生成式AI的核心——大型语言模型（LLM）。我们将系统性地剖析NVIDIA官方的终极解决方案TensorRT-LLM，深入其核心技术（如Paged Attention和In-flight Batching）的内部机制。除了提供工业界标准的Python工作流，我们还将额外提供一个完整的C++运行时示例，展示如何在对性能要求极致的底层应用中直接调用TensorRT-LLM引擎。

6.1 多模态融合模型：以BEV模型为例

原理简介

在自动驾驶等领域，单一的摄像头或激光雷达传感器都有其局限性。多模态融合模型，特别是BEV（Bird's-Eye-View）模型，通过将多个摄像头的2D图像特征“提升