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TensorRT只适用NVIDIA：TensorRT是NVIDIA开发的闭源SDK，其核心优化技术深度依赖于NVIDIA GPU的专属硬件架构（如Tensor Core、SM单元）和软件生态（如CUDA、cuDNN）。

替换方案：

硬件平台	推荐技术栈	关键说明
NVIDIA GPU	TensorRT	性能最优选。支持从数据中心到边缘（Jetson）的全系列NVIDIA GPU。
Intel CPU/GPU/VPU	OpenVINO™ Toolkit	Intel推出的开源工具套件，专门针对其CPU、集成GPU和VPU等硬件进行优化。
国产AI芯片	厂商专用SDK	如华为昇腾的CANN、寒武纪的MagicMind等。它们是为自家芯片设计的“原生”推理引擎，功能和TensorRT类似。
多平台/兼容性优先	NNAdapter等统一框架	像百度飞桨的NNAdapter这类框架，目标是降低不同AI芯片的接入门槛，让开发者用一套接口适配多种硬件。

TensorRT工作流程：
训练模型 → 导出模型 → TensorRT优化(.engine) → 部署推理加速(CPU/GPU)
↓ ↓ ↓ ↓
PyTorch训练 → 保存为ONNX → 改装成赛车 → 上路飞驰
在实验室中间格式极致优化真实场景

关键优化技术：

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