Torch-TensorRT：AI模型性能优化的革命性突破，赋能GenAI应用提速2.4倍

NVIDIA TensorRT与PyTorch的融合，通过Torch-TensorRT实现了AI模型在NVIDIA GPU上的性能飞跃。该方案的核心在于其可变的Torch-TensorRT模块（MTTM），它能动态优化PyTorch模型，无需修改API即可实现性能翻倍。

MTTM作为PyTorch模块的透明封装，能够实时捕捉输入模式并自动调整模型，尤其在处理LoRA（低秩适配）等动态权重更新场景时，通过“权重重拟合”机制，无需重新编译即可无缝切换，大幅缩短了GenAI应用的响应时间。此外，结合FP8量化技术，可在保持易用性的同时，将FLUX.1-dev等大型模型推理速度提升至原生PyTorch FP16的2.4倍，甚至能在消费级GPU上实现流畅运行。

Torch-TensorRT的引入，显著降低了AI模型优化的门槛，为开发者提供了兼顾高性能与灵活性的解决方案，是推动生成式AI应用落地和性能提升的关键技术。

Double PyTorch Inference Speed for Diffusion Models Using Torch-TensorRT | NVIDIA Technical Blog

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NVIDIA Technical BlogAdrian Wang