开源大模型推理框架性能测试报告：TensorRT vs ONNX Runtime

开源大模型推理框架性能测试报告：TensorRT vs ONNX Runtime

在大模型推理场景中，选择合适的推理框架对性能优化至关重要。本文基于实际测试环境，对比了NVIDIA TensorRT与ONNX Runtime在相同模型下的推理性能表现。

测试环境

• GPU: NVIDIA A100 40GB
• CPU: Intel Xeon Platinum 8358P
• 内存: 256GB
• 系统: Ubuntu 20.04
• 模型: LLaMA-7B（量化至INT8）

测试方法

1. TensorRT测试步骤：

   • 使用torch导出模型为ONNX格式
   • 利用onnxruntime生成TensorRT引擎

   import torch
   import onnx
   
   # 导出模型
   torch.onnx.export(model, input_tensor, "model.onnx")
   
   # 构建TensorRT引擎
   from polygraphy.backend.trt import EngineFromNetwork
   engine = EngineFromNetwork(network, max_workspace_size=1<<30)
   

2. ONNX Runtime测试步骤：

   • 直接加载ONNX模型进行推理

   import onnxruntime as ort
   session = ort.InferenceSession("model.onnx")
   result = session.run(None, {"input": input_tensor.numpy()})
   

性能结果

• TensorRT平均延迟：125ms
• ONNX Runtime平均延迟：180ms
• 性能提升约30%

结论

TensorRT在该测试场景下表现更优，尤其适合对推理速度要求较高的生产环境。但ONNX Runtime具备更好的跨平台兼容性，值得在开发阶段进行尝试。

建议开发者根据实际应用场景选择合适的推理框架，并在社区中持续交流优化经验。