模型推理加速三板斧：TensorRT、vLLM、OnnxRuntime实测对比
兄弟们，模型跑得慢是真要命。最近把几个主流加速方案撸了一遍，直接说干货。先说TensorRT🥊，NVIDIA亲儿子，适合生产环境批量部署。转FP16/INT8精度后，ResNet类模型能干到2-3倍加速，但动态输入和自定义OP支持拉胯，屎一样的调试体验。
再看vLLM🚀，LLM推理神器。PagedAttention显存管理绝了，Qwen-7B在A100上吞吐能到40+ tokens/s（bs=32），且支持连续批处理。缺点是你得用特定框架API，想魔改推理逻辑？做梦。
最后OnnxRuntime⚡，通用性最强。配合ONNX转格式，CPU/GPU/ARM通吃，还能上quantization。实测YOLOv8转ONNX后，Jetson Orin上延迟从35ms降到12ms。适合小团队快速部署。
三个方案别乱用：高并发文本生成选vLLM，固定输入尺寸视觉模型选TensorRT，跨平台需求选OnnxRuntime。
提问：你们遇到最蛋疼的推理瓶颈是啥？显存不够还是算子不兼容？评论区聊聊。
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