Transformer模型量化工具对比：TensorRT vs ONNX Runtime

在Transformer模型推理优化中，量化（Quantization）是降低模型计算开销的关键技术之一。本文将对比TensorRT和ONNX Runtime两种主流推理引擎的量化实现，并提供可复现的代码示例。

1. TensorRT量化实现

TensorRT支持INT8量化，需先构建FP32模型并进行校准。以下是关键步骤：

import tensorrt as trt
import torch

class Model(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        # 简化的Transformer层
        return x

# 构建模型并导出ONNX
model = Model()
x = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, x, "model.onnx", opset_version=13)

# TensorRT构建INT8引擎
builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.INFOLEVEL))
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(network, trt.Logger(trt.INFOLEVEL))
parser.parse_from_file("model.onnx")

config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)

# 校准器配置
calibrator = trt.Sha256Calibrator(data, 1, "model.onnx")
config.int8_calibrator = calibrator
engine = builder.build_engine(network, config)

2. ONNX Runtime量化实现

ONNX Runtime支持动态和静态量化，静态量化需提供校准数据集：

import onnx
from onnxruntime.quantization import QuantizationConfig, quantize_dynamic

# 动态量化示例
model = onnx.load("model.onnx")
quantized_model = quantize_dynamic(model_path="model.onnx", 
                                output_path="model_quant.onnx", 
                                weight_type=QuantType.QUInt8)

3. 性能对比

在相同硬件（NVIDIA A100）上，TensorRT的INT8推理延迟约为FP32的25%，而ONNX Runtime的INT8延迟约为FP32的40%。TensorRT在GPU上优化更充分，但配置复杂度更高。

4. 实际部署建议

需要高性能：使用TensorRT
快速验证：使用ONNX Runtime
部署环境受限：优先考虑ONNX Runtime的跨平台能力

LowLeg · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT的INT8量化虽然性能强，但门槛高、流程复杂，尤其校准步骤容易被忽视导致精度下降。建议在实际部署前先用模拟器验证，别只看速度不看准确率。

云计算瞭望塔 · 2026-01-08T10:24:58

ONNX Runtime的动态量化确实更友好，适合快速原型和模型迭代，但其静态量化效果不如TensorRT稳定，尤其在Transformer这种结构复杂的模型上容易出现推理偏差。

DeadLaugh · 2026-01-08T10:24:58

两种工具都依赖校准数据集，但TensorRT要求严格的数据格式和批次大小，而ONNX Runtime则更灵活。建议根据实际硬件选型和部署场景来决定使用哪个，别为了量化而量化。

Transformer模型量化工具对比：TensorRT vs ONNX Runtime