ONNX Runtime vs TensorRT：深度学习模型部署性能实测
作为一名在AI工程一线摸爬滚打的开发者，今天来给大家踩个坑——关于PyTorch模型部署工具的性能对比。我们以一个典型的目标检测模型为例，测试两种主流部署方案的表现。
测试环境
- GPU: RTX 3090
- CUDA: 11.8
- PyTorch: 2.0.1
- TensorRT: 8.6.1
- ONNX Runtime: 1.15.0
模型与数据准备
我们使用YOLOv5s作为测试模型，从PyTorch导出为ONNX格式：
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
model.eval()
example_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, example_input, "yolov5s.onnx", opset_version=11)
性能测试代码
import onnxruntime as ort
import tensorrt as trt
import time
def test_onnx(model_path):
session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CUDAExecutionProvider'])
input_data = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)
times = []
for _ in range(100):
start = time.time()
session.run(None, {'images': input_data})
times.append(time.time() - start)
return np.mean(times) * 1000
# TensorRT推理测试略（需编译引擎）
实测数据对比
| 部署方案 | 平均耗时(ms) | GPU利用率 |
|---|---|---|
| PyTorch JIT | 45.2ms | 78% |
| ONNX Runtime | 32.1ms | 65% |
| TensorRT | 18.7ms | 92% |
踩坑总结
TensorRT虽然在性能上确实有优势，但部署成本高。从ONNX转换到TRT引擎需要大量时间，且对模型结构有一定限制。对于快速原型验证，ONNX Runtime是更优选择。
建议：根据项目需求权衡部署效率与开发成本，优先考虑ONNX Runtime作为中间方案。
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