TensorRT ONNX算子支持矩阵：最新兼容性列表

TensorRT ONNX算子支持矩阵：最新兼容性列表

【免费下载链接】TensorRT NVIDIA® TensorRT™ 是一个用于在 NVIDIA GPU 上进行高性能深度学习推理的软件开发工具包（SDK）。此代码库包含了 TensorRT 的开源组件 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tens/TensorRT

引言：为什么ONNX算子兼容性至关重要？

在深度学习推理部署流程中，ONNX（Open Neural Network Exchange）作为模型中间表示格式，扮演着连接训练框架与推理引擎的关键角色。NVIDIA TensorRT作为高性能推理SDK，其对ONNX算子的支持程度直接决定了模型部署的顺畅性与性能表现。你是否曾遇到过模型转换时的"算子不支持"错误？是否在量化或优化过程中因算子兼容性问题被迫重构网络？本文将系统梳理TensorRT 10.8.0版本对ONNX算子的完整支持矩阵，帮助开发者规避部署陷阱，充分利用TensorRT的性能优化能力。

读完本文后，你将获得：

• 最新TensorRT 10.8.0版本支持的ONNX算子完整清单
• 算子兼容性的版本演进路线与关键更新
• 常见算子的性能优化建议与限制说明
• 自定义算子开发的替代方案与最佳实践

TensorRT ONNX支持现状概览

版本支持矩阵

TensorRT版本	支持ONNX版本	新增算子数量	关键特性
10.8.0	1.17.0	23+	新增FLOAT4E2M1类型支持、动态轴优化
10.7.0	1.16.0	18+	Squeeze/Unsqueeze动态轴支持
10.6.0	1.15.0	15+	混合精度BatchNormalization支持
10.5.0	1.14.0	12+	STFT操作支持

算子覆盖范围

TensorRT 10.8.0对ONNX算子的支持已覆盖以下核心领域：

• 神经网络层（Convolution、Pooling、Activation等）
• 数学运算（Add、Multiply、MatMul等）
• 张量操作（Reshape、Transpose、Slice等）
• 量化操作（QLinearConv、QuantizeLinear等）
• 控制流操作（If、Loop等）

核心算子支持详情

神经网络层算子

算子名称	支持状态	精度支持	版本要求	备注
Conv	✅ 完全支持	FP32/FP16/BF16/INT8	≥8.0	支持分组卷积、深度可分离卷积
BatchNormalization	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持动态推理时的均值/方差更新
MaxPool	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持动态kernel size
AveragePool	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持include_pad参数
GlobalAveragePool	✅ 完全支持	同上	≥8.0	-
Relu	✅ 完全支持	同上	≥8.0	-
Sigmoid	✅ 完全支持	同上	≥8.0	-
Tanh	✅ 完全支持	同上	≥8.0	-
Gelu	✅ 完全支持	同上	≥8.4	支持approximate=True
Softmax	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持axis参数动态设置
LayerNormalization	✅ 完全支持	同上	≥8.6	-

数学运算算子

算子名称	支持状态	精度支持	版本要求	备注
Add	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持广播
Sub	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持广播
Mul	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持广播
Div	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持广播
MatMul	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持批量矩阵乘法
Gemm	✅ 完全支持	同上	≥8.0	-
Pow	✅ 完全支持	同上	≥10.8	新增整数指数支持
Sum	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持任意数量输入
Max	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持任意数量输入
Min	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持任意数量输入
Mean	✅ 完全支持	同上	≥8.0	支持任意数量输入

张量操作算子

算子名称	支持状态	精度支持	版本要求	备注
Reshape	✅ 完全支持	所有	≥8.0	支持动态形状
Transpose	✅ 完全支持	所有	≥8.0	-
Slice	✅ 完全支持	所有	≥10.3	支持张量axes输入
Concat	✅ 完全支持	所有	≥8.0	-
Split	✅ 完全支持	所有	≥8.0	-
Squeeze	✅ 完全支持	所有	≥10.7	支持动态轴
Unsqueeze	✅ 完全支持	所有	≥10.7	支持动态轴
Pad	✅ 完全支持	所有	≥10.4	支持张量axes输入
CumSum	✅ 完全支持	所有	≥10.8	性能优化
Gather	✅ 完全支持	所有	≥8.2	-
ScatterElements	✅ 完全支持	所有	≥10.0	支持reduction属性

量化算子

算子名称	支持状态	精度支持	版本要求	备注
QuantizeLinear	✅ 完全支持	INT8/INT4	≥8.4	-
DequantizeLinear	✅ 完全支持	INT8/INT4	≥8.4	-
QLinearConv	✅ 完全支持	INT8	≥8.4	-
QLinearMatMul	✅ 完全支持	INT8	≥8.4	-
FLOAT4E2M1	✅ 完全支持	FP4	≥10.8	新增量化类型支持

版本演进与关键更新

TensorRT 10.8.0主要更新

重点算子支持历程

兼容性问题与解决方案

常见不支持算子及替代方案

不支持算子	替代方案	难度
GridSample	使用Resize+自定义插件	中等
Mish	替换为Gelu或ReLU	简单
InstanceNormalization	使用插件或LayerNorm模拟	中等
ROIAlign	使用roiAlignPlugin插件	简单

算子支持限制说明

1. 动态形状限制

   • 部分算子（如Conv、Pooling）在动态形状模式下可能无法使用某些优化策略
   • 建议在性能关键路径上固定输入形状

2. 精度支持差异

   • INT4量化仅支持部分核心算子
   • FP8支持需Ada或Blackwell架构GPU

3. 属性限制

   • Pad算子的"wrap"模式仅在10.0+版本支持
   • Slice算子的step参数为负时性能可能下降

自定义算子开发指南

当遇到不支持的ONNX算子时，可通过以下方式扩展TensorRT功能：

插件开发流程

快速部署插件(QDP)示例

import tensorrt as trt

@trt.plugin_registry.register_plugin
class CustomPlugin(trt.IPluginV3):
    def __init__(self, plugin_name):
        super().__init__()
        self.plugin_name = plugin_name
        
    def get_output_dtype(self, input_types, tensor_names):
        return input_types[0]
        
    def enqueue(self, input_tensors, output_tensors, workspace, stream, exec_cond_ctx):
        # 实现内核调用逻辑
        return True

最佳实践与性能优化

算子选择建议

1. 优先使用原生支持算子

   • 原生支持算子经过深度优化，性能通常优于插件
   • 如使用MatMul替代Gemm获得更好性能

2. 避免冗余算子

   • 合并连续的Add操作
   • 使用Reshape替代多个Transpose+Reshape组合

3. 量化策略

   • 优先使用TensorRT内置量化工具
   • 对不支持INT8的算子考虑混合精度策略

性能分析工具

1. Polygraphy

   polygraphy run model.onnx --trt --onnx-parser --profile
   

2. trtexec

   trtexec --onnx=model.onnx --plugins=./plugins.so --dumpProfile
   

总结与展望

TensorRT 10.8.0对ONNX算子的支持已覆盖绝大多数深度学习模型需求，特别是在量化推理和动态形状处理方面有显著提升。随着AI模型复杂度的增加，NVIDIA持续扩展算子支持范围，同时通过插件机制提供灵活的扩展能力。

未来版本预计将重点增强：

• 更多生成式AI相关算子支持
• 更低精度（如INT2/FP2）的算子优化
• 自动算子融合与图优化能力

建议开发者：

1. 定期关注TensorRT版本更新日志
2. 在模型设计阶段考虑算子兼容性
3. 充分利用官方提供的工具链进行性能分析
4. 参与TensorRT开源社区贡献算子支持

通过本文提供的算子支持矩阵，开发者可以快速评估模型部署可行性，规避兼容性陷阱，充分发挥TensorRT的高性能推理能力。

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