8.1.1 ONNX Runtime 与 TensorRT Execution Provid...

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8.1.1 ONNX Runtime 与 TensorRT Execution Provider (TRT EP) 在深度学习推理的工业化落地战场上，模型部署早已不是“跑通就行”的玩具实验——它是一场对计算密度、内存带宽、硬件亲和力与软件栈协同能力的极限压测。当一个 ONNX 模型从 PyTorch 训练完导出后，摆在工程师面前的从来不是“能不能跑”，而是：“在 A100 上延迟能否压到 1.8ms？在 T4 上吞吐能否突破 2300 QPS？在 INT8 校准后精度损失是否可控在 0.3% 以内？