【TensorRT】TensorRT C# API 项目更新 (1)：支持动态Bath输入模型推理（上篇）

最新推荐文章于 2025-09-06 07:19:26 发布

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1. 项目介绍

NVIDIA® TensorRT™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包括深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。基于 NVIDIA TensorRT 的应用程序在推理过程中的执行速度比纯 CPU 平台快 36 倍，使您能够优化在所有主要框架上训练的神经网络模型，以高精度校准低精度，并部署到超大规模数据中心、嵌入式平台或汽车产品平台。

TensorRT 基于 NVIDIA CUDA® 并行编程模型构建，使您能够在 NVIDIA GPU 上使用量化、层和张量融合、内核调整等技术来优化推理。TensorRT 提供 INT8 使用量化感知训练和训练后量化和浮点 16 （FP16）优化，用于部署深度学习推理应用程序，例如视频流、推荐、欺诈检测和自然语言处理。低精度推理可显著降低延迟，这是许多实时服务以及自主和嵌入式应用所必需的。TensorRT 与 PyTorch 和 TensorFlow 集成，因此只需一行代码即可实现 6 倍的推理速度。TensorRT 提供了一个 ONNX 解析器，因此您可以轻松地将 ONNX 模型从常用框架导入 TensorRT。它还与 ONNX 运行时集成，提供了一种以 ONNX 格式实现高性能推理的简单方法。

基于这些优势，TensorRT目前在深度模型部署应用越来越广泛。但是TensorRT目前只提供了C++与Python接口，对于跨语言使用十分不便。目前C#语言已经成为当前编程语言排行榜上前五的语言，也被广泛应用工业软件开发中。为了能够实现在C#中调用TensorRT部署深度学习模型，我们在之前的开发中开发了TensorRT C# API。虽然实现了该接口，但由于数据传输存在问题，当时开发的版本在应用时存在较大的问题。

基于此，我们开发了TensorRT C# API 2.0版本，该版本在开发时充分考虑了上一版本