很多人刚接触深度学习模型部署的时候，都会习惯用 Python，因为训练的时候就是 PyTorch、TensorFlow 啊，写起来方便。但一到 实际工程，特别是工业设备、医疗影像、上位机系统这种场景，你会发现大多数人都转向了 C++ 部署。

1. 为什么是 C++，不是 Python？

主要两个原因：

第一，稳定性。
上位机的应用，通常整套系统就是 C++ + Qt 写的，人机界面、相机采集、图像处理、数据库都在里面。如果你用 Python，得额外挂一套解释器和一堆依赖，版本问题、环境冲突、长期维护都会很头疼。而 C++ 是“直接集成”，一个可执行程序就能跑，风险小得多。

第二，时延。
Python 本身调用底层库没什么问题，但整个预处理、后处理、数据搬运环节，Python 这层会有额外开销。而 C++ 写法更贴近底层，可以用零拷贝、Pinned memory、CUDA stream 这种手段，推理管线更快、更稳。所以在追求实时性的场景，比如视频流识别、医疗影像实时分析，C++ 的优势很明显。

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2. 那么，C++ 里常用的推理框架有哪些？

现在主流的 C++ 部署框架主要分两类：

• 通用型的：ONNX Runtime（微软）、OpenVINO（Intel）、TVM 等。这些框架跨平台，能在 CPU、GPU、NPU 都跑，兼容性特别好。

• 硬件专用型的：TensorRT（NVIDIA）、NCNN（腾讯，移动端）、MNN（阿里，移动端）、TNN（腾讯优图，移动端）。这些就是针对特定硬件做了深度优化。

如果是 PC 上位机，配有 NVIDIA GPU，那几乎就是 TensorRT 的天下。

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3. 为什么 TensorRT 往往比 ONNX Runtime 更快？

这就涉及优化深度的区别了：

• 算子融合：TensorRT 会把 Conv+BN+ReLU 这种常见组合合成一个 kernel，一次内存读写就搞定，而 ORT 没有这么激进。

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

• 内存规划：TensorRT 在构建 engine 的时候，就把整个推理过程的内存生命周期都规划好了，避免频繁 malloc/free。ORT 更通用，所以内存管理宽松一些。

• 内核调度：TensorRT 在构建 engine 时会跑 profiling，根据具体 GPU 和输入尺寸挑最快的实现。

• CUDA Graph：TensorRT 可以录制推理过程，避免 kernel launch 的开销。

所以同样一张卡、同样一个模型，TensorRT 的延迟和吞吐量通常比 ONNX Runtime 好 30%~70%，有时候甚至几倍。

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4. 那是不是所有上位机都必须用 TensorRT？

大多数情况是这样，尤其是工业/医疗/科研上位机，有 NVIDIA GPU，追求低延迟和稳定性，TensorRT 是首选。

但也有例外：

• 如果项目要支持 CPU-only 的设备，TensorRT 就没法用，只能用 ONNX Runtime 或 OpenVINO。

• 如果模型里有很多 不兼容的算子，TensorRT 转换就很麻烦，可能还得写 plugin。

• 如果是 研发阶段，模型更新频繁，ONNX Runtime 反而更灵活，调试更快。

• 如果是 合规性要求，有些行业不想被锁死在 NVIDIA 生态，也会选更通用的 ORT。

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5. 总结

一句话总结：

• C++ 部署 是为了稳定、低延迟、好集成。

• TensorRT 是在有 NVIDIA GPU 的上位机里几乎必然的选择，因为它能把 GPU 的性能榨干。

• ONNX Runtime 更适合兼容性强、跨硬件、多平台的场景。

所以如果你的项目是 上位机 + NVIDIA GPU + 实时要求高，TensorRT 基本就是最佳答案。