TensorRT优化是NVIDIA推出的深度学习推理加速引擎，通过层融合、精度校准、内核自动调优等技术，显著提升神经网络模型在GPU上的执行效率。其核心价值在于将训练好的模型转化为高度优化的推理引擎，在保持模型精度的前提下，实现低延迟和高吞吐量的计算性能。TensorRT支持INT8和FP16等量化技术，能针对不同硬件架构自动选择最优计算策略，特别适合自动驾驶场景中对实时性要求严苛的感知算法部署。
在自动驾驶系统开发中，TensorRT优化直接影响着感知模块的响应速度与能效比。例如将目标检测模型经TensorRT优化后，可在车载计算平台实现毫秒级推理，同时降低功耗30%以上。这种优化对于激光雷达点云处理、多摄像头融合等计算密集型任务尤为关键，既保证了复杂交通场景下的实时决策能力，又满足了车规级硬件对热功耗的严苛限制。值得注意的是，TensorRT需要与具体硬件算力匹配使用，开发者需在算子支持度、精度损失与推理速度之间寻找最佳平衡点。