TensorRT和ONNX Runtime对比

TensorRT和ONNX Runtime都是用于优化深度学习推理的工具，但有以下几点不同：

1. 支持的框架：TensorRT支持TensorFlow、PyTorch和Caffe等框架，而ONNX Runtime支持ONNX格式的模型，可以从多个框架转换到ONNX格式。

2. 部署平台：TensorRT支持在NVIDIA GPU上进行推理加速，而ONNX Runtime不仅支持NVIDIA GPU，还支持CPU和其他芯片如FPGA等硬件加速。

3. 优化类型：TensorRT主要是基于图优化的技术，可以通过剪枝、量化、融合等方法来优化模型。而ONNX Runtime则采用基于图的动态图分割技术，可以对不同的图段采用不同的优化策略。

4. 灵活性：ONNX Runtime在使用上更加灵活，可以动态加载模型，支持多种输入输出格式，支持动态形状等特性，可以适应更多的应用场景。而TensorRT则需要在编译时确定模型的输入输出格式和形状等参数，相对不够灵活。

总的来说，TensorRT更适合在NVIDIA GPU上进行高效的推理加速，而ONNX Runtime更适合在多种硬件平台上进行一致性的深度学习推理。