模型部署 - TensorRT - C++版本与Python版本应如何选择

从性能角度来看,TensorRT C++版本和Python版本之间确实存在一些差异:

1. C++版本性能更优:

   • TensorRT C++版本使用了更底层的API,可以更好地利用硬件特性,进行更深层的优化。
   • C++版本在内存管理、CPU-GPU数据传输等方面更加高效,这些都可以带来更好的推理性能。

2. Python版本更易用:

   • Python版本利用了TensorRT Python绑定,使用起来更加简单易用。
   • 开发人员可以更方便地集成到Python环境中,与其他Python库进行交互。

总的来说,对于追求极致性能的场景,使用TensorRT C++版本更合适。而对于快速原型开发或者与Python生态更好集成的场景,使用TensorRT Python版本会更方便。

具体差异主要体现在:

• 吞吐量:C++版本通常能提供更高的吞吐量。
• 延迟:C++版本通常能提供更低的延迟。
• 开发效率:Python版本更加易用,开发效率更高。

所以在选择使用TensorRT的C++还是Python版本时,需要根据具体的业务需求和性能要求进行权衡取舍。如果追求极致性能是首要目标,那么C++版本会是更好的选择;如果开发效率和与Python生态的集成更重要,那么Python版本会更合适。