模型部署 - TensorRT、OpenVINO 和 triton 之间的关系

1. 共同目标 - 深度学习模型部署优化

     这三者都是用于优化和部署深度学习模型的工具和框架， 目标是提高模型在服务端的推理性能。

2. 技术侧重点不同

• TensorRT侧重于针对Nvidia GPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。
• OpenVINO则针对Inter CPU和FPGA等硬件进行模拟优化。
• Triton则提供了一个统一的推理服务框架， 可以集成各种硬件后端， 包括NVIDIA GPU，Intel CPU等。

3. 集成协作

       这三者通常会集中在一起使用， 例如， TensorRT可以与Triton集成， 提供GPU加速的推理服务； OpenVINO也可以和Triton集成， 支持CPU推理。

4. 技术选型

     公司可能会根据具体的硬件环境和模型需求， 选择最合适的一种或几种工具的组合来部署和优化深度学习模型。 掌握这三者的使用和集成能力对工程师来说很重要。

   总之， TensorRT，OpenVINO和Triton是当前业界主流的深度学习模型部署优化工具， 他们各有特点， 但在实际应用中常常会结合使用， 需要工程师具备综合运用的能力。