2.2.2.2 算子选择与策略（Tactic）匹配

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2.2.2.2 算子选择与策略（Tactic）匹配 2.2.2.2 算子选择与策略（Tactic）匹配：当TensorRT在Conv2d上“选错人”，我们如何用撬开黑箱，让INT8推理提速1.8倍？你有没有过这样的深夜——模型已导出为ONNX，TensorRT构建引擎耗时37分钟，命令跑完，吞吐量却比FP16还低？GPU利用率卡在42%，里显存填得满满当当，但SM活跃度像冬眠的蛇。你翻遍日志，只看到一行轻描淡写的提示：它没告诉你为什么选这个；它没告诉你还有237个候选tactic被默默抛弃；它更没告诉你——就在你按下回车键的0.3秒前，TensorRT刚刚否决了一个能让卷积快41%的GEMM实现，只因默认策略里，它的“启发式代价模型”判定其“寄存器压力过高”。这不是玄学。