主要观点：深度学习模型计算量大，在自动驾驶等低延迟场景部署时，仅靠强大 GPU 不行，需优化。NVIDIA TensorRT 可优化、量化和加速深度学习模型以提升运行速度，本文介绍将 PyTorch 模型转换为 TensorRT 的技术，包括工具、配置和最佳实践，并通过自动驾驶案例说明其降低延迟效果。
关键信息：

• TensorRT 能融合操作、混合精度（FP16 或 INT8）、优化 CUDA 内核以减少推理时间并维持模型精度。
• 从 PyTorch 到 TensorRT 的流程为导出为 ONNX、用 TensorRT 优化和构建、在应用中集成引擎。
• 混合精度可减少内存带宽使用提升吞吐量，INT8 需校准数据集以进一步降低推理开销。
• 案例中自动驾驶应用使用 TensorRT 使推理延迟从 80ms 降至 24ms（降低 70%）。
• 要平衡速度和精度需收集测试集、比较指标、调整量化策略等。
• 最佳实践包括减少数据传输、使用动态形状、并行 I/O、使用分析器、定期检查校准数据。
  重要细节：
• 导出 PyTorch 模型为 ONNX 的示例代码及各参数含义。
• 构建 TensorRT 引擎的 Python 代码及 FP16、INT8 相关设置。
• 集成 TensorRT 引擎的代码及相关操作。
• 自动驾驶应用中前后 TensorRT 处理的对比细节。
• 最佳实践中各步骤的作用和意义。