【CUDA编程部署教程】第七章：生产级推理服务（深度实践版）

引言

在前面的章节中，我们已经成功地将一个复杂的YOLOv8模型，通过自定义CUDA核函数和TensorRT优化，构建成了一个性能卓越的引擎文件（.plan）。然而，一个孤立的引擎文件并不是服务的终点。在真实的生产环境中，我们需要一个能够处理网络请求、管理模型生命周期、支持高并发、并提供监控和扩展能力的健壮框架。

简单地用Python Flask或C++ REST SDK包裹我们的推理代码，很快就会遇到瓶颈：它难以有效利用GPU的并行能力、无法同时服务多个模型、缺乏动态批处理等高级特性，且不易于管理和扩展。

NVIDIA Triton Inference Server正是为解决这些工程化难题而生的终极解决方案。它是一个开源的、专为大规模生产环境设计的推理服务平台。本章将作为一部高级技术手册，不仅带您入门，更将指导您如何利用Triton的高级特性，构建一个完整、自动化、高性能的端到端AI服务。

7.1 Triton Inference Server核心概念

（本节原理与之前版本相同，作为后续高级特性的基础）

• 7.1.1 Triton架构与TensorRT后端: 讲解Triton的核心/后端分离式架构，以及tensorrt_plan后端如何高效执行我们的