TensorRT 版本兼容性实战

1 TensorRT版本演进史 从TensorRT 1到10 · 关键变化与里程碑 2 版本兼容性核心概念 API、ABI、模型序列化兼容性 3 ONNX与TensorRT版本绑定 不同TRT版本支持的ONNX opset对照 4 CUDA与cuDNN版本依赖 各版本对CUDA/cuDNN最低要求 5 模型序列化格式演进 .caffemodel .uff .onnx .engine 变迁 6 TensorRT 7.x 特性与兼容性 动态形状、INT8校准、稀疏推理 7 TensorRT 8.x 特性与兼容性 QAT增强、多实例GPU支持 8 TensorRT 9.x 特性与兼容性 高效Transformer优化、FP8支持 9 TensorRT 10.x 特性与兼容性 新一代模型优化器、更广算子支持 10 版本不兼容的典型错误 解析错误、形状不匹配、算子缺失 11 使用Docker管理TensorRT版本 不同版本Docker镜像构建与使用 12 多版本TensorRT共存方案 单机多版本安装与切换 13 模型版本迁移工具 trtexec 模型转换与版本适配 14 ONNX模型版本适配 onnx-simplifier / onnxruntime 对齐 15 Polygraphy工具 模型调试、版本兼容性检查利器 16 TensorRT插件版本管理 自定义插件API版本兼容处理 17 动态库版本冲突 libnvinfer.so 不匹配排查与解决 18 Python API版本差异 不同版本Python接口变更与适配 19 C++ API版本差异 不同版本C++接口变更与适配 20 模型精度版本差异 FP32/FP16/INT8 跨版本行为 21 动态形状版本支持 不同版本对动态输入形状支持程度 22 循环与条件算子版本支持 Loop、If 控制流算子演进 23 TensorRT与PyTorch版本兼容 torch-tensorrt 版本对应关系 24 TensorRT与TensorFlow兼容 TF-TRT 版本对应关系 25 版本兼容性测试策略 自动化测试框架与CI/CD集成 26 生产环境版本升级指南 TensorRT 7→8 实战经验 27 版本回退策略 新版本出问题时安全回退 28 TensorRT版本与硬件绑定 GPU架构对TensorRT版本要求 29 社区与官方资源 获取版本兼容性信息与技术支援 30 综合实战：跨版本部署流水线 构建兼容多版本的模型部署方案