trt是什么意思？

TensorRT是一个高性能深度学习推理的优化器和运行时引擎，旨在提高深度学习模型的推理速度和效率。

TensorRT通过使用各种优化技术来加速深度学习模型的推理过程。这些优化技术包括网络剪枝、量化、层融合和并发执行。网络剪枝可以减少模型的计算量，通过去除冗余的参数和连接，优化模型的存储和计算效率。

量化可以将浮点参数和激活值转换为低位数字，从而降低模型的存储要求，提高计算速度。层融合是将多个层合并成一个更大的层，以减少内存访问和计算开销。并发执行允许多个操作在不同的GPU流中并行执行，进一步提高了推理速度。

TensorRT还支持各种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和ONNX，可以与这些框架无缝集成，方便开发者部署和优化其模型。TensorRT提供了易于使用的API和工具，开发人员可以使用它们来优化和部署模型，以实现高效的推理性能。

TensorRT还提供了其他一些功能。

例如，它支持动态形状输入，这意味着模型在推理过程中可以接受不同大小的输入。还提供了一些量化感知训练的工具，可以预测训练时的量化误差，减少量化推理时的精度损失。

总的来说，TRT(TensorRT)是英伟达为高性能深度学习推理开发的优化器和运行时引擎。它利用优化技术，支持各种深度学习框架，提高了深度学习模型的推理速度和效率。开发人员可以使用TensorRT来优化、部署和运行他们的深度学习模型，并获得更好的性能。