TensorRT 模型优化策略 · 实战课程目录

30 个实战章节 · 从入门到部署点击卡片跳转对应 .html 文件

01

TensorRT 初探概览

什么是 TensorRT？为什么需要它？典型应用场景与部署流程概览。

02

环境搭建与工具链工具

CUDA、cuDNN、TensorRT 版本匹配与安装，trtexec 命令行工具入门。

03

模型序列化基础ONNX

ONNX 导出要点，PyTorch 转 ONNX 常见陷阱与调试方法。

04

核心 API 解析核心

Builder、Config、Network、Engine、Context 五大对象作用与生命周期。

05

构建配置详解（上）配置

工作空间、批量大小与动态形状的权衡。

06

构建配置详解（下）精度

FP32/FP16/INT8 选择策略，对延迟和吞吐量的影响。

07

INT8 量化实战（上）量化

校准原理，如何选择合适的校准数据集。

08

INT8 量化实战（下）校准

熵校准 vs MinMax 校准，实际项目踩坑记录。

09

动态形状处理Dynamic

为什么需要动态形状？优化策略配置与最佳实践。

10

插件开发入门Plugin

何时需要自定义插件？编写简单 ReLU 插件并注册。

11

插件开发进阶进阶

插件序列化、资源管理、调试 CUDA 内核。

12

图优化原理融合

层融合、常量折叠等自动优化手段。

13

手动图优化技巧调优

修改网络结构（合并卷积与BN）获得更好加速。

14

内存管理策略显存

内存池机制，setBindingDimensions 与 enqueueV2 高效管理。

15

多流与并发推理Stream

使用 CUDA Stream 实现多路并发，提升 GPU 利用率。

16

异步推理与回调异步

CUDA 事件和回调函数实现非阻塞推理。

17

Triton 集成部署

将优化模型部署到 Triton Inference Server，生产级服务。

18

DeepStream 集成视频

在视频分析流水线中使用 TensorRT 加速目标检测。

19

稀疏性与结构化剪枝稀疏

Ampere 2:4 结构化稀疏，TensorRT 中利用方法。

20

模型压缩与 TensorRT压缩

知识蒸馏与 QAT 如何协同 INT8 推理。

21

性能 Profiling 工具分析

Nsight Systems 和 TensorRT Profiling 定位瓶颈。

22

常见性能瓶颈分析瓶颈

数据加载、CPU-GPU 传输、Kernel Launch 开销优化。

23

NLP 模型应用BERT

Transformer 优化要点，可变长输入与 FlashAttention 集成。

24

视觉模型应用YOLO

YOLO、ResNet 优化技巧，NMS 插件使用。

25

推荐系统应用推荐

大规模 Embedding 表处理与稀疏特征优化。

26

多 GPU 与多节点NCCL

使用 NCCL 实现多 GPU 并行推理。

27

C++ vs Python APIAPI

何时用 C++/Python？性能与效率权衡。

28

版本迁移与兼容性迁移

TensorRT 7→10 注意事项，ONNX 算子变更。

29

调试与错误处理调试

常见错误码解读，日志与断点定位问题。

30

综合实战全流程

PyTorch → TensorRT 生产部署：导出、优化、部署与监控。