6.3.1 Triton Inference Server 中的 TensorRT 后端配置

文档摘要

6.3.1 Triton Inference Server 中的 TensorRT 后端配置在推理服务的工业化落地战场上，Triton Inference Server 早已不是那个仅靠“支持多框架”就能赢得掌声的初生系统——它已进化为一座精密运转的推理调度中枢，而 TensorRT 后端，则是这座中枢里最锋利的一把刀：它不单加速模型，更重构了从计算图到 GPU 寄存器的整条执行链路。但问题来了：当你把一个文件丢进目录、启动，Triton 真的就“懂”这个 TensorRT 模型了吗？它知道该用哪个 CUDA stream 进行异步拷贝？是否启用了 context reuse 以规避重复初始化开销？有没有为不同 batch size 预编译多个优化 profile？