Global Performance Tuner
TensorRT 中的全局性能调优功能，在构建阶段自动搜索多种 tactic、精度与内核配置组合，基于实测结果选出接近硬件性能上限的引擎方案
核心事实
时间轴 (近 90 天)
全局搜索天然比单路线构建更耗时，团队需要在调优预算和上线节奏之间做权衡，例如对核心模型放宽预算、对长尾模型保持默认策略。
传统 TensorRT 工作流通常只走一条构建路线，依赖人工调参；Global Performance Tuner 将单路线编译升级为多路线搜索。
Global Performance Tuner 的核心思路是让构建过程不止步于第一个可接受结果，而是在多条候选路线之间做全局比较以找到更优解。
Global Performance Tuner 在构建阶段自动探索多种配置组合，并根据实际测量结果挑选性能更优的方案。
精度感知调优通常需要开发者提供校准数据（用于 INT8/FP8 量化）或明确的精度容差指标（如相对误差阈值）。
在迭代频繁的开发阶段，开发者可能仍需要一条快速构建路线用于验证功能，而在最终交付前再启用全局调优获取最优引擎。
配合不同目标硬件分别调优，同一模型可以产出针对各部署环境定制的引擎。
自动调优的搜索空间越大，构建耗时越长。
NVIDIA 在 TensorRT 11.1 中引入了 Global Performance Tuner（全局性能调优器）。
Global Performance Tuner 提供自动、精度感知的性能调优能力，将原本分散在多次构建尝试中的探索过程收敛为一个自动化流程。
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全部知识事实 (11)
在线推理要求低延迟、高并发，厂商需预留 GPU 资源应对突发流量，单位成本较高；批量推理允许任务排队、错峰执行，单价更低。
75%待验证全局搜索天然比单路线构建更耗时，团队需要在调优预算和上线节奏之间做权衡，例如对核心模型放宽预算、对长尾模型保持默认策略。
50%待验证传统 TensorRT 工作流通常只走一条构建路线，依赖人工调参；Global Performance Tuner 将单路线编译升级为多路线搜索。
50%待验证Global Performance Tuner 的核心思路是让构建过程不止步于第一个可接受结果，而是在多条候选路线之间做全局比较以找到更优解。
50%待验证配合不同目标硬件分别调优，同一模型可以产出针对各部署环境定制的引擎。
50%待验证自动调优的搜索空间越大，构建耗时越长。
50%待验证在迭代频繁的开发阶段，开发者可能仍需要一条快速构建路线用于验证功能，而在最终交付前再启用全局调优获取最优引擎。
50%待验证精度感知调优通常需要开发者提供校准数据（用于 INT8/FP8 量化）或明确的精度容差指标（如相对误差阈值）。
50%待验证Global Performance Tuner 在构建阶段自动探索多种配置组合，并根据实际测量结果挑选性能更优的方案。
50%待验证Global Performance Tuner 提供自动、精度感知的性能调优能力，将原本分散在多次构建尝试中的探索过程收敛为一个自动化流程。
50%待验证NVIDIA 在 TensorRT 11.1 中引入了 Global Performance Tuner（全局性能调优器）。
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