TensorRT — движок оптимизации инференса, преобразующий модели в высокопроизводительное представление для выполнения на GPU NVIDIA.
Определение
TensorRT — это высокопроизводительный движок инференса, созданный NVIDIA для выполнения нейросетей на GPU максимально эффективно. Он преобразует обученную модель в оптимизированную форму, которая использует ускоренные операции, кастомные GPU kernels, mixed precision и фьюзинг вычислений. TensorRT применяется в production-системах, где важны низкая задержка, высокая пропускная способность и стабильность работы.
В отличие от фреймворков обучения, TensorRT не обучает модели — он оптимизирует их выполнение, превращая вычислительный граф в максимально сжатый и быстрый runtime-план.
Как работает
TensorRT выполняет многоступенчатую оптимизацию модели, которая включает:
- графовые преобразования — удаление лишних узлов, упрощение зависимостей;
- fused kernels — объединение нескольких операций в одно ядро для уменьшения обращений к памяти;
- оптимизацию памяти — перераспределение буферов и уменьшение footprint;
- mixed precision — использование FP16 и INT8 при сохранении качества;
- оптимизацию под Tensor Cores — выбор быстрых матричных алгоритмов;
- планировщик исполнения — создание оптимального профиля под конкретный GPU.
Модель в формате ONNX или из фреймворка компилируется в движок TensorRT Engine (серилизованный бинарный план), который затем выполняется с минимальными накладными расходами.
Где применяется
- Оптимизация инференса Transformer-моделей.
- Сервинг генерирующих моделей в real-time.
- Системы с ограниченной латентностью: голосовые ассистенты, роботы, автономный транспорт.
- Оптимизация CNN, ResNet, EfficientNet, UNet.
- Инференс больших моделей на edge-устройствах NVIDIA.
- Интеграция в ML-сервера через Triton Inference Server.
Практические примеры использования
В генеративных моделях TensorRT снижает latency при обработке токенов и ускоряет операции attention, добиваясь кратного ускорения на GPU серий A100, H100 и L40. При работе с большими моделями в real-time TensorRT используется для оптимизации FlashAttention, нормализаций и FFN через фьюзинг.
В компьютерном зрении TensorRT оптимизирует свёртки и pooling, создавая исполняемый граф, который значительно превосходит по скорости стандартные фреймворки.
В production-развертывании TensorRT используют вместе с Triton Inference Server: движок обеспечивает вычисления, а Triton — управление моделями и маршрутизацию запросов.
В edge-решениях TensorRT критичен для Jetson-платформ — без его оптимизаций большинство нейросетей на них работали бы слишком медленно.
Ключевые свойства TensorRT
- Fused kernels — уменьшение числа операций и вызовов GPU.
- Mixed precision — поддержка INT8/FP16 для ускорения без значимой потери качества.
- Сильная оптимизация графа — устранение лишних узлов и перепланировка вычислений.
- Аппаратная адаптация — точная настройка под архитектуру GPU.
Проблемы и ограничения
- Привязка к NVIDIA GPU — TensorRT работает только на CUDA-системах.
- Ограниченная поддержка нестандартных операций — кастомные блоки требуют написания плагинов.
- Сложность дебага — после компиляции граф становится непрозрачным.
- Зависимость от ONNX — конвертация больших моделей не всегда проходит корректно.
Преимущества и ограничения
- Плюс: максимальное ускорение инференса на GPU NVIDIA.
- Плюс: сильная оптимизация графа и памяти.
- Плюс: поддержка INT8, FP16 и Tensor Cores.
- Плюс: интеграция с Triton для промышленного сервинга.
- Минус: зависимость от платформы.
- Минус: сложность при работе с кастомными моделями.
- Минус: необходимость экспериментов с профилями оптимизации.
- Минус: непрозрачность скомпилированного движка.
Связанные термины
- CUDA
- cuDNN
- GPU kernel
- Fused kernels
- Mixed precision
- FlashAttention
- Inference optimization
- Triton Inference Server