5.2.2 插件的序列化与反序列化逻辑

文档摘要

5.2.2 插件的序列化与反序列化逻辑在深度学习编译器与推理引擎的生态中，自定义算子插件（Plugins）早已不是“锦上添花”的可选项，而是决定模型落地成败的关键支点。当一个新型注意力机制、一种硬件定制的稀疏卷积、甚至一段融合了物理先验的微分方程求解器需要被部署到TensorRT、ONNX Runtime、Triton或自研推理框架中时——它必须穿越一道沉默却严苛的门槛：序列化（Serialization）与反序列化（Deserialization）逻辑。这不是简单的或；它是插件从“内存中的C++对象”蜕变为“磁盘上可持久化、跨进程可重建、跨设备可迁移”的二进制契约的过程。