TensorRT 内存 · 显存优化
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30 章 · 实战目录
1
TensorRT内存模型概述
GPU层次
全局内存·共享内存·寄存器，内存池机制，生命周期管理
2
TensorRT显存池原理
预分配
IExecutionContext显存池，动态扩展策略，性能影响
3
TensorRT内存分配器
对比
CudaMalloc vs 自有分配器，Stream-Ordered，自定义接口
4
显存碎片化问题
监控
碎片成因，推理延迟影响，cudaMemGetInfo 监控
5
TensorRT显存优化策略
Workspace
setMaxWorkspaceSize，I/O布局优化，减少拷贝
6
内存池调优实战
增长因子
BuilderConfig初始大小，动态调整，监控使用率
7
Stream-Ordered Allocation
多Stream
CUDA Stream关系，避免竞争，内存复用
8
自定义Allocator实现
IGpuAllocator
继承接口，allocate/free，注册到Builder/Runtime
9
显存复用技术
峰值控制
张量内存复用，IOptimizationProfile，减少峰值占用
10
零拷贝推理
DMA映射
Host/Device内存映射，DMA零拷贝，嵌入式应用
11
内存池与多线程推理
线程安全
多线程共享Engine，TLS优化，安全分配策略
12
动态形状与内存管理
Profile切换
动态Batch影响，尺寸预留，Profile切换开销
13
INT8量化与显存优化
校准表
INT8显存占用，校准表管理，量化训练优化
14
稀疏化与显存优化
2:4模式
结构化稀疏节省原理，内存布局，加载策略
15
TensorRT插件内存管理
规范
插件显存分配，临时张量生命周期，防泄漏
16
显存泄漏检测与定位
cuda-memcheck
工具使用，TensorRT日志警告，自动化测试
17
多Engine并行推理
显存清理
共享显存池，Engine切换清理，峰值控制
18
PyTorch显存共享
零拷贝
张量直接映射，避免拷贝，生命周期管理
19
TensorFlow显存共享
TF-TRT
TF张量零拷贝传递，显存池协调
20
嵌入式设备显存优化
Jetson
显存限制，setMaxWorkspaceSize，Tegra优化
21
显存带宽优化
NHWC vs NCHW
内存访问模式，布局优化，向量化指令
22
Profiling与显存分析
Nsight
Nsight Systems分析，TensorRT Profiler内存视图
23
显存与延迟的权衡
最优配置
显存池大小影响，复用与并行平衡，实验方法
24
TensorRT 8.x新特性
内存增强
显存管理改进，API增强，迁移注意事项
25
TensorRT 10.x新特性
未来趋势
最新内存优化，分配策略，趋势展望
26
大规模模型部署显存挑战
LLM
KV Cache管理，模型并行与显存分片
27
显存优化案例分析
分类·检测·NLP
图像分类/目标检测/NLP模型优化实战
28
最佳实践
生产配置
内存配置建议，监控告警，排查清单
29
显存优化工具链
nvidia-smi
监控显存，cuda-memcheck，自动化测试框架
30
综合实战
端到端
模型导出到推理全流程显存优化，平衡艺术