文档摘要

第3章 · 图优化与算子融合机制 第3章 · 图优化与算子融合机制 本章回答的核心问题 前两章回答了"为什么加速"和"TensorRT 由什么组成"，第3章进入性能的最核心来源：优化到底把时间省在了哪里。一个未优化的 ResNet-50 在 V100 上推理需 12ms，经 TensorRT 图优化后仅需 3.8ms——差异不在 CUDA 核函数的微观调优，而在那张被反复折叠、剪裁、重织的计算图之中。 会员。《第3章 · 图优化与算子融合机制》收录于灏天文库文集《TensorRT加速推理》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/852-tensorrt%E5%8A%A0%E9%80%9F%E6%8E%A8%E7%90%86

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