Execution Context
TensorRT优化将深度学习模型转换为高度优化的引擎，专为英伟达GPU设计。此过程包括解析模型、构建具有自定义配置的引擎，并将其导出以供部署。结果是显著降低推理延迟和内存占用，同时保持或提高准确性。机器学习工程师利用此功能来最大化生产环境中的计算效率。
该过程首先将原始模型格式解析为一种内部表示形式，TensorRT 可以对其进行分析，以寻找优化机会。
接下来，将使用配置构建器来定义引擎参数，例如精度模式、内存池设置以及层融合规则。
最终，优化后的引擎以二进制格式导出，可直接部署到支持的 NVIDIA 硬件平台上。
Operating Checklist
将模型加载到 TensorRT 的解析器中，用于结构化分析。
通过配置工具设置优化参数。
构建引擎，采用融合和剪枝规则。
将最终编译好的引擎导出至磁盘，以便部署。
Integration Surfaces
模型解析
将输入模型格式，如ONNX或PyTorch，转换为TensorRT的内部表示形式，以便进行分析。
发动机配置
选择融合规则和网络层，以最大化构建阶段的计算效率。
导出生成
生成最终优化后的引擎文件，该文件与 NVIDIA 的部署工具兼容。
