1. TensorRT 简介

• TensorRT可以帮助你把训练好的AI模型，部署到边端Nvidia的设备，并实现对模型的量化与加速。
• TensorRT基于CUDA和cudnn

CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。

cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，它就是个锤子。

CUDA这个工作台买来的时候，并没有送锤子。
想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。

2. TensorRT 加速的原理

量化

TensorRT可以对模型进行int8，float16的量化，通过在**减少计算量 和 保持精度 **之间达到一个理想的平衡点。

网络结构优化

TensorRT同时对网络结构进行了重构和优化

1. 通过解析模型，将网络中无用的输出层消除以减小计算。
2. 对网络结构的垂直整合，举个例子，将CONV, BN, RELU 三个层融合在了一起。
3. 对网络结构的水平整合。将输入为相同的张量 和执行 相同操作 的层融合在一起。
4. 对 CONCAT 层的输出直接送入下面的操作，不单独进行concat后再进行计算，减少了一次传输吞吐

3. TensorRT 的 工作流程

• 分为两个流程：构建期，推理运行期

TensorRT引擎的构建：Build

1. 前期准备Logger, builder, config
2. 创建Network（计算图）
3. 生成序列化网络引擎

TensorRT引擎的推理：Infer

1. 反序列化引擎
2. Buffer的相关准备
3. 执行推理