1.2.2 核心优势：算子融合、量化加速、内核自动调优

文档摘要

1.2.2 核心优势：算子融合、量化加速、内核自动调优在深度学习推理的战场上，模型精度早已不是唯一胜负手；真正决定战局的，是毫秒级的延迟、瓦特级的功耗、芯片上每一平方毫米的硅片利用率。TensorRT 不是又一个“支持 ONNX 的推理引擎”，它是一套以硬件为原点重构计算图的编译系统——它的每一次优化决策，都建立在对 NVIDIA GPU 架构微结构（warp scheduler、shared memory bank、tensor core occupancy、L2 cache line size）的精确建模之上。