量化工具对比：TensorRT vs ONNX Runtime量化效率分析

量化工具对比：TensorRT vs ONNX Runtime量化效率分析

作为AI部署工程师，模型量化是必经之路。最近在实际项目中对比了TensorRT和ONNX Runtime的量化效果，记录踩坑过程。

实验环境

• 模型：ResNet50 v1.5 (FP32)
• 硬件：NVIDIA RTX 4090
• Python版本：3.8

TensorRT量化流程

使用TensorRT 8.6的INT8量化，关键代码如下：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import numpy as np

# 构建engine时启用INT8
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
# ... 模型导入
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
# ... 量化校准

踩坑点：校准集选择不当导致精度损失达5%，建议使用真实业务数据。

ONNX Runtime量化

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

# 动态量化
quantized_model = quantize_dynamic(
    model_path="resnet50.onnx",
    output_path="resnet50_quant.onnx",
    per_channel=True,
    reduce_range=True
)

踩坑点：默认设置下精度下降2.3%，需要手动调整参数。

效果对比

结论：TensorRT在速度和精度上都优于ONNX Runtime，但校准过程复杂度更高。

建议：生产环境优先选择TensorRT，开发阶段可先用ONNX Runtime快速验证。