很多人剛接觸深度學習模型部署的時候，都會習慣用 Python，因為訓練的時候就是 PyTorch、TensorFlow 啊，寫起來方便。但一到 實際工程，特別是工業設備、醫療影像、上位機系統這種場景，你會發現大多數人都轉向了 C++ 部署。

1. 為什么是 C++，不是 Python？

主要兩個原因：

第一，穩定性。
上位機的應用，通常整套系統就是 C++ + Qt 寫的，人機界面、相機采集、圖像處理、數據庫都在里面。如果你用 Python，得額外掛一套解釋器和一堆依賴，版本問題、環境沖突、長期維護都會很頭疼。而 C++ 是“直接集成”，一個可執行程序就能跑，風險小得多。

第二，時延。
Python 本身調用底層庫沒什么問題，但整個預處理、后處理、數據搬運環節，Python 這層會有額外開銷。而 C++ 寫法更貼近底層，可以用零拷貝、Pinned memory、CUDA stream 這種手段，推理管線更快、更穩。所以在追求實時性的場景，比如視頻流識別、醫療影像實時分析，C++ 的優勢很明顯。

---

2. 那么，C++ 里常用的推理框架有哪些？

現在主流的 C++ 部署框架主要分兩類：

• 通用型的：ONNX Runtime（微軟）、OpenVINO（Intel）、TVM 等。這些框架跨平臺，能在 CPU、GPU、NPU 都跑，兼容性特別好。

• 硬件專用型的：TensorRT（NVIDIA）、NCNN（騰訊，移動端）、MNN（阿里，移動端）、TNN（騰訊優圖，移動端）。這些就是針對特定硬件做了深度優化。

如果是 PC 上位機，配有 NVIDIA GPU，那幾乎就是 TensorRT 的天下。

---

3. 為什么 TensorRT 往往比 ONNX Runtime 更快？

這就涉及優化深度的區別了：

• 算子融合：TensorRT 會把 Conv+BN+ReLU 這種常見組合合成一個 kernel，一次內存讀寫就搞定，而 ORT 沒有這么激進。

• 精度優化：TensorRT 支持 FP16/INT8 量化，能充分利用 GPU 的 Tensor Core，速度能快一大截。

• 內存規劃：TensorRT 在構建 engine 的時候，就把整個推理過程的內存生命周期都規劃好了，避免頻繁 malloc/free。ORT 更通用，所以內存管理寬松一些。

• 內核調度：TensorRT 在構建 engine 時會跑 profiling，根據具體 GPU 和輸入尺寸挑最快的實現。

• CUDA Graph：TensorRT 可以錄制推理過程，避免 kernel launch 的開銷。

所以同樣一張卡、同樣一個模型，TensorRT 的延遲和吞吐量通常比 ONNX Runtime 好 30%~70%，有時候甚至幾倍。

---

4. 那是不是所有上位機都必須用 TensorRT？

大多數情況是這樣，尤其是工業/醫療/科研上位機，有 NVIDIA GPU，追求低延遲和穩定性，TensorRT 是首選。

但也有例外：

• 如果項目要支持 CPU-only 的設備，TensorRT 就沒法用，只能用 ONNX Runtime 或 OpenVINO。

• 如果模型里有很多 不兼容的算子，TensorRT 轉換就很麻煩，可能還得寫 plugin。

• 如果是 研發階段，模型更新頻繁，ONNX Runtime 反而更靈活，調試更快。

• 如果是 合規性要求，有些行業不想被鎖死在 NVIDIA 生態，也會選更通用的 ORT。

---

5. 總結

一句話總結：

• C++ 部署 是為了穩定、低延遲、好集成。

• TensorRT 是在有 NVIDIA GPU 的上位機里幾乎必然的選擇，因為它能把 GPU 的性能榨干。

• ONNX Runtime 更適合兼容性強、跨硬件、多平臺的場景。

所以如果你的項目是 上位機 + NVIDIA GPU + 實時要求高，TensorRT 基本就是最佳答案。