量化模型部署对比：TensorRT vs ONNX Runtime性能分析

在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文基于实际项目经验，对比TensorRT和ONNX Runtime在量化模型部署中的表现。

测试环境与工具

模型：ResNet50 v1.5（PyTorch）
量化方式：INT8动态量化
工具版本：TensorRT 8.5, ONNX Runtime 1.14
硬件：NVIDIA A100 40GB

TensorRT部署步骤

import torch
import tensorrt as trt

class TRTBuilder:
    def __init__(self):
        self.builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        self.network = self.builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
        
    def build_engine(self, onnx_path, output_path):
        parser = trt.OnnxParser(self.network, trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
        with open(onnx_path, 'rb') as f:
            parser.parse(f.read())
        
        config = self.builder.create_builder_config()
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
        config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
        config.set_memory_pool_limit(trt.MemoryPoolType.WORKSPACE, 1 << 30)
        
        engine = self.builder.build_engine(self.network, config)
        with open(output_path, 'wb') as f:
            f.write(engine.serialize())

ONNX Runtime部署步骤

import onnx
from onnxruntime import InferenceSession

# 量化模型转换
import torch.quantization as quant
model = torch.load('resnet50.pth')
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quant_model = torch.quantization.prepare(model)
quant_model = torch.quantization.convert(quant_model)

torch.onnx.export(quant_model, dummy_input, 'resnet50_quant.onnx', 
                  export_params=True, opset_version=11)

# ONNX Runtime推理
session = InferenceSession('resnet50_quant.onnx')
results = session.run(None, {'input': input_data})

性能对比结果

模型	推理时间(ms)	内存占用(MB)	精度损失
TensorRT INT8	12.3	156	0.8%
ONNX Runtime INT8	18.7	234	1.2%

实验结论

TensorRT在推理速度上优于ONNX Runtime约45%，但需要额外的引擎构建步骤。ONNX Runtime部署更简单，适合快速原型开发，但推理性能略低。根据实际项目需求选择合适的量化部署方案。

建议：对于生产环境部署，优先考虑TensorRT；对于研发阶段快速验证，推荐使用ONNX Runtime。

Diana629 · 2026-01-08T10:24:58

TensorRT在A100上确实有性能优势，但别被表面数据迷惑。实际项目中，部署成本和维护复杂度才是关键。如果你的模型推理场景固定且对延迟要求极高，TensorRT是好选择；但如果需要跨平台兼容或快速迭代，ONNX Runtime的灵活性更胜一筹。

每日灵感集 · 2026-01-08T10:24:58

量化后的模型在两种框架下表现差异不大，真正决定性能的是硬件适配和算子优化。别只看吞吐量，还得考虑内存占用、功耗和部署后的真实响应时间。建议先做小范围A/B测试，再决定用哪个。

智慧探索者 · 2026-01-08T10:24:58

ONNX Runtime的优势在于生态友好，支持多个后端，适合多云或混合部署场景。但TensorRT在NVIDIA硬件上确实能榨出更多性能，尤其是配合TensorRT的动态形状和优化器。我的建议是：如果预算允许且追求极致性能，选TensorRT；否则优先考虑ONNX Runtime的易用性和扩展性。

量化模型部署对比：TensorRT vs ONNX Runtime性能分析