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智能汽车自动驾驶系统自动驾驶系统中的推理引擎优化与端侧部署.docx

更新时间：2026-08-11 08:50:33 大小：38K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：推理引擎优化端侧部署自动驾驶模型量化TensorRT 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

智能汽车自动驾驶系统自动驾驶系统中的推理引擎优化与端侧部署

摘要：推理引擎优化与端侧部署是自动驾驶深度学习模型量产的关键环节，通过高效的推理引擎与部署优化，使模型在车端嵌入式平台上实时运行。本文系统分析了推理引擎优化与端侧部署的技术方法，涵盖推理引擎选型、算子优化、内存优化、多线程调度以及模型部署流水线，深入探讨了推理引擎优化在自动驾驶系统量产中的工程实践。

一、引言

在自动驾驶系统中，深度学习模型需要在车端嵌入式平台上实时运行，对推理延迟、内存占用与功耗有严格要求。推理引擎作为模型运行的软件基础设施，通过算子融合、内存优化与并行调度等技术，充分发挥硬件算力，降低推理延迟。2026年，推理引擎优化已成为自动驾驶系统量产的关键环节，TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO等推理引擎在车载芯片上实现了高效的模型推理。

二、推理引擎选型

2.1 TensorRT

TensorRT是英伟达GPU平台的推理引擎，通过算子融合、精度校准、内存优化与内核自动调优，大幅提升模型在GPU上的推理速度。TensorRT在英伟达Orin与Thor芯片上应用广泛，是自动驾驶感知模型推理的首选引擎。

2.2 ONNX Runtime

ONNX Runtime是跨平台的推理引擎，支持多种硬件后端，包括CPU、GPU、NPU等。ONNX Runtime的灵活性高，支持多种模型格式，适用于需要在不同硬件平台部署的场景。

2.3 OpenVINO

OpenVINO是英特尔平台的推理引擎，针对英特尔CPU与集成GPU进行了深度优化。OpenVINO在采用英特尔芯片的域控制器中应用广泛，支持模型优化与部署。

三、算子优化

3.1 算子融合

算子融合将多个连续的数学运算融合为一个运算，减少内存访问与内核启动的开销。常见的算子融合包括卷积与批归一化的融合、ReLU激活函数与卷积的融合、矩阵乘法与加法操作的融合。


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