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Scaling NVIDIA TensorRT Performance Optimization Beyond a Single Build Route with the Global Performance Tuner, Part 1

developer.nvidia.com·2026/10/24·Tanya Lenz

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TensorRT 详解引擎构建中的调度：图变换、融合、量化等决策相互耦合

为什么重要　讲清 TensorRT 引擎构建中调度的本质与耦合决策，是推理性能优化的基础背景。

来源: developer.nvidia.com
发布: 2026/10/24
作者: Tanya Lenz

中文（AI 翻译）

部署一个训练好的神经网络，不只是把每个算子翻译成 GPU kernel，它是一个存在多种合理答案的编译问题。

例如，当 NVIDIA TensorRT 构建引擎时，它需要在图 IR 变换、融合、实现选择、内存放置和量化之间做出相互关联的决策。这个过程被称为调度（scheduling）。

原文

Deploying a trained neural network involves more than translating each operator into a GPU kernel. It is a compilation problem with many legitimate answers. For...

中文（AI 翻译）

部署一个训练好的神经网络，不只是把每个算子翻译成 GPU kernel，它是一个存在多种合理答案的编译问题。

原文

Deploying a trained neural network involves more than translating each operator into a GPU kernel. It is a compilation problem with many legitimate answers. For...

Scaling NVIDIA TensorRT Performance Optimization Beyond a Single Build Route with the Global Performance Tuner, Part 1

TensorRT 详解引擎构建中的调度：图变换、融合、量化等决策相互耦合

原文摘要

中文（AI 翻译）

原文

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TensorRT 详解引擎构建中的调度：图变换、融合、量化等决策相互耦合

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中文（AI 翻译）

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