TensorRT - 蜜蜂导航

TensorRT 是 NVIDIA 推出的深度学习推理优化引擎与运行时库，专为 NVIDIA GPU 深度定制，核心目标是让训练好的模型在生产环境实现低延迟、高吞吐、省显存的推理执行。

一、核心定位

只做推理，不做训练：接收 PyTorch/TensorFlow/ONNX 等训练好的模型，不参与训练过程。
GPU 专属优化：深度利用 CUDA、Tensor Core 等硬件能力，榨取 GPU 推理性能。
离线优化 + 轻量运行：先把模型编译成 .engine 引擎文件，推理时直接加载执行，无冗余开销。

二、关键优化手段

层 / 张量融合：合并相邻算子（如 Conv+BN+ReLU），减少内存读写与 kernel 调度。
精度量化：支持 FP16/INT8/FP8 等低精度，在精度损失可控下大幅提速、降显存。
内核自动调优：针对特定 GPU 架构选择最优计算 kernel。
静态 / 动态 shape 优化：提前固化计算路径，支持动态 batch / 分辨率。

三、典型流程

导出模型（PyTorch → ONNX）
TensorRT 解析、优化、生成 .engine
加载引擎，在 GPU 上执行推理

四、适用场景

实时视频分析、自动驾驶、大模型推理、边缘设备部署等对延迟 / 吞吐敏感的生产环境。

五、代码演示

最精简、能跑通的 TensorRT 完整流程：
PyTorch → ONNX → TensorRT 引擎 → GPU 推理，这是工业部署标准路线。

1. 环境说明

必须是 NVIDIA GPU
已安装：CUDA + TensorRT（或用 Python 包）

pip install torch onnx onnxruntime tensorrt

2. 完整代码（复制可跑）

步骤 1：PyTorch 导出 ONNX

import torch
import torch.nn as nn

# 简单模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(3, 2)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = Model().eval()
dummy = torch.randn(1, 3)

# 导出 ONNX
torch.onnx.export(
    model, dummy, "model.onnx",
    input_names=["input"],
    output_names=["output"],
    opset_version=17
)

步骤 2：ONNX → 生成 TensorRT 引擎

import tensorrt as trt

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

def build_engine(onnx_path, engine_path):
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
    network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
    parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

    with open(onnx_path, 'rb') as f:
        parser.parse(f.read())

    config = builder.create_builder_config()
    # 启用 FP16 加速
    config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

    serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config)
    with open(engine_path, 'wb') as f:
        f.write(serialized_engine)

build_engine("model.onnx", "model.trt")

步骤 3：加载 TensorRT 引擎并推理

import tensorrt as trt
import numpy as np

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

def load_engine(engine_path):
    with open(engine_path, 'rb') as f:
        runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
        return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

engine = load_engine("model.trt")
context = engine.create_execution_context()

# 输入
input_np = np.random.randn(1, 3).astype(np.float32)
output_np = np.empty((1, 2), dtype=np.float32)

# GPU 推理
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

d_input = cuda.mem_alloc(input_np.nbytes)
d_output = cuda.mem_alloc(output_np.nbytes)

bindings = [int(d_input), int(d_output)]

cuda.memcpy_htod(d_input, input_np)
context.execute_v2(bindings)
cuda.memcpy_dtoh(output_np, d_output)

print("TensorRT 推理结果：")
print(output_np)

3. 你只要记住这张图

训练：PyTorch / TensorFlow
中转：ONNX
部署加速：TensorRT
输出：.trt 引擎文件（GPU 专用，超快）

数据统计

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