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【TensorRT】TensorRT及加速原理

一、TensorRT 架构概览

TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器，专为GPU加速设计。其核心架构分为三层：

  1. ​前端解析器

    • 支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析
    • 执行格式验证和初步结构优化

  2. ​优化引擎

    • 核心优化层（层融合、精度校准、内存优化等）
    • 生成优化后的计算图（Optimized Graph）

  3. ​运行时环境

    • 管理GPU内存分配
    • 执行优化后的计算图

二、核心加速原理（8大关键技术）

1. ​层融合（Layer Fusion）​
  • ​垂直融合：合并连续算子
    例：Conv+BN+ReLU → 合并为单核函数
  • ​水平融合：并行计算合并
    例：多分支结构合并为统一内存访问模式
// 原始计算图
Conv → BN → ReLU → Add

// 优化后

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