CUDA 与 TensorRT 部署实战课程：工业视觉检测中的落地技巧

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CUDA与TensorRT部署实战：工业视觉检测落地技巧

一、工业视觉检测部署技术栈全景

1. 核心组件关系

• CUDA：GPU并行计算基础平台
• cuDNN：深度神经网络加速库
• TensorRT：高性能推理优化引擎
• OpenCV：传统视觉处理加速

mermaid

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graph TDA[训练模型] --> B[模型格式转换]B --> C[TensorRT优化]C --> D[部署集成]D --> E[性能监控]

二、TensorRT核心优化技术

1. 模型量化实战

python

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# FP16量化示例builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)network = builder.create_network()config = builder.create_builder_config()config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)  # 开启FP16模式# INT8量化需要校准config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)calibrator = EntropyCalibrator2(calib_data)config.int8_calibrator = calibrator

2. 层融合优化

• 常见的融合模式：
• Conv + BatchNorm + ReLU
• Conv + Add + ReLU
• LSTM单元内部运算融合

三、工业场景落地技巧

1. 产线级部署方案

cpp

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// 多流并行处理示例cudaStream_t streams[2];for(int i=0; i<2; ++i) {    cudaStreamCreate(&streams[i]);    // 异步执行    preprocess<<<..., streams[i]>>>(input_dev[i]);    context->enqueueV2(buffers, streams[i], nullptr);    postprocess<<<..., streams[i]>>>(output_dev[i]);}

2. 动态批处理实现

python

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# 动态形状配置profile = builder.create_optimization_profile()profile.set_shape(    "input_name",     min=(1,3,224,224),     opt=(8,3,224,224),  # 最优batch size    max=(16,3,224,224))config.add_optimization_profile(profile)

四、性能调优关键指标

1. 核心性能指标

• 吞吐量(FPS)：单位时间处理帧数
• 延迟(Latency)：单次推理耗时
• GPU利用率：SM活跃度

• 内存拷贝是否最小化
• Kernel执行是否充分并行
• 计算与传输是否重叠
• 显存使用是否最优

五、典型问题解决方案

1. 模型不支持问题
2. cpp
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4. class MyPlugin : public IPluginV2IOExt { // 实现必要接口 int enqueue(int batchSize, const void* const* inputs, void** outputs, void* workspace, cudaStream_t stream) override;};

• ONNX中间格式转换
• 自定义插件实现

• 关键层保持FP32精度
• 校准集代表性检查
• 量化感知训练(QAT)

• Triton推理服务器方案
• 负载均衡策略
• 设备热切换机制

六、工业案例实战

PCB缺陷检测系统优化

1. 原始性能：42FPS(FP32)
2. 优化步骤：

• 动态批处理(1→8)
• FP16量化
• 自定义插件优化NMS

掌握这些核心技术点，您将能够：

• 将视觉检测模型推理速度提升5-10倍
• 实现产线级高稳定性部署
• 灵活应对各种工业场景需求