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TensorRT CUDA stream并行推理优化实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程大纲 · 环境准备（CUDA

课程导入学习目标

CUDA基础回顾

线程层次 · 内存层次 · 流（Stream）与事件（Event…

CUDA基础回顾

模型转换流程（ONNX→Tensor… · Engine构建 · 序列化与反序列化

推理性能瓶颈分析

CPU-GPU数据拷贝 · GPU空闲等待 · 多模型串行推理

推理性能瓶颈分析CPU-GPU

CUDA Stream编程模型

Stream创建 · 销毁 · 异步拷贝

TensorRT与CUDA Stream集成

使用setStream()绑定执行流 · 异步推理接口（enqueueV2/e…

多Stream并行推理架构

多上下文（Multi-Context… · 任务队列设计 · 负载均衡策略

Stream并行推理架构

数据流水线优化

Host→Device异步拷贝 · Device→Host异步回传 · 双缓冲（Double Bufferi…

数据流水线优化Host

多模型并行推理

不同模型分配到不同Stream · 共享GPU资源 · 优先级设置与时间片调度

多模型并行推理Stream

动态形状（Dynamic Shape）与Stream

动态batch · 动态分辨率下的Stream绑定与内存…

内存池与显存复用

TensorRT的显存分配策略 · 自定义显存池 · Stream间显存复用与避免碎片

内存池显存复用

事件（Event）驱动的同步优化

使用Event实现Stream间依赖 · 多Stream协作 · 避免全局同步

CPU与GPU异步流水线

使用线程池管理CPU预处理 · GPU推理 · 后处理

性能分析工具

Nsight Systems · Nsight Compute · TensorRT Profiler

性能分析工具Nsight

常见性能陷阱

隐式同步 · Stream捕获 · 默认Stream阻塞

常见性能陷阱隐式同步

多Stream与多线程结合

线程安全 · 上下文共享限制 · 每线程Stream绑定

Stream多线程结合

批处理与Stream融合

动态批处理（Dynamic Batc… · 提升吞吐量

Stream批处理

实时性优化

低延迟场景下的Stream数量选择 · 优先级反转 · 忙等待与阻塞策略

实时性优化Stream

多GPU并行推理

多GPU环境下的Stream分配 · P2P通信 · 负载均衡与扩展性

GPU并行推理

TensorRT插件与自定义层

自定义层中Stream使用 · 插件内异步操作与Stream同步

量化与Stream优化

INT8/FP16精度下的Strea… · 量化模型推理性能对比

单模型高吞吐优化——使用多Strea… · 实现吞吐量翻倍

案例实战Strea

多模型混合推理——目标检测+分类模型… · 降低端到端延迟

案例实战多模型混合推理

视频流实时推理——多路视频流分配到不… · 保持实时帧率

案例实战视频流实时推理

动态batch服务——结合Strea… · 应对波动请求

案例实战batch

常见问题排查

Stream不同步导致数据错误 · 内存泄漏 · 性能不升反降

常见问题排查Stream

性能调优方法论

从单Stream到多Stream的调… · 参数选择（Stream数量 · 批大小

性能调优方法论Stream

与推理框架集成

在Triton · TensorFlow Serving · PyTorch中集成多Stream…

推理框架集成Triton

综合实战项目

构建一个支持多Stream并行推理的… · 包含预处理 · 推理

综合实战项目Stream

课程总结与进阶方向

回顾核心要点 · 最佳实践 · 未来趋势（如CUDA Graphs

课程总结进阶方向