模型部署量化对比：TensorRT vs ONNX Runtime

在AI模型部署场景中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文将从实际部署角度，对比TensorRT和ONNX Runtime的量化效果与使用方式。

TensorRT量化实践

import tensorrt as trt
import torch

torch.manual_seed(42)
# 构建FP32模型并转换为TensorRT
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network()
parser = trt.OnnxParser(network, logger)
parser.parse_from_file('model.onnx')

cfg = builder.create_builder_config()
cfg.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
# 启用INT8量化
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_calibration_profile(get_calibration_profile(network))

engine = builder.build_engine(network, cfg)

TensorRT在部署阶段的量化效果显著，FP32模型可压缩至1/4大小，推理延迟降低约30%。但在训练后量化（PTQ）时需要校准数据集。

ONNX Runtime量化方案

import onnxruntime as ort
from onnxruntime.quantization import QuantizationMode, quantize_dynamic

# 动态量化配置
quantized_model = quantize_dynamic(
    model_input='model.onnx',
    model_output='model_quant.onnx',
    per_channel=True,
    reduce_range=True,
    mode=QuantizationMode.IntegerOps,
    weight_type=QuantizationMode.Uint8
)

# 运行时推理测试
session = ort.InferenceSession('model_quant.onnx')
result = session.run(None, {'input': input_data})

ONNX Runtime的量化操作更简单，支持动态量化，模型大小减少约25%，推理性能提升15%。但其量化精度略逊于TensorRT。

实际部署对比

结论：TensorRT更适合对精度要求高的生产环境，而ONNX Runtime适合快速部署验证场景。