熱點事件持續更新
TensorRT 與 ONNX Runtime 的 INT8 推理比較
1 篇報道1 個報道來源4 小時前更新
先了解這件事
AI 綜述
2026年10月27日，阿里雲開發者社區 AI 發表文章，分析大語言模型 INT8 推理，並比較 TensorRT 與 ONNX Runtime 的原理、效能、精度及部署適配。文章以 A100 和 Llama3 進行測試：TensorRT 的吞吐量為 790tok/s、首 token 延遲為 210ms、顯存佔用為 13.7GB；ONNX Runtime 的相應數值為 620tok/s、310ms 和 16.9GB。報道列出兩種方案在該測試中的效能、延遲和顯存數據。
AI 根據報道生成 · 3 小時前更新
最新進展10月27日 21:02
最新報道列出 TensorRT 與 ONNX Runtime 在 A100 和 Llama3 測試中的數據。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月27日
- 阿里雲開發者社區 AI大語言模型 INT8 推理深度分析：TensorRT 與 ONNX Runtime 的原理、性能、精度及場景適配 26.9
文章比較 TensorRT 與 ONNX Runtime 的大語言模型 INT8 推理原理、性能、精度及部署適配。在 A100 和 Llama3 測試中，TensorRT 吞吐量為 790tok/s、首 token 延遲為 210ms、顯存佔用為 13.7GB；ONNX Runtime 分別為 620tok/s、310ms 和 16.9GB。
本事件熱度走勢
當前熱度 9·可比範圍峯值 10（10月27日 22:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
趨勢僅比較持續完整觀測到的相同主體，範圍可能小於當前熱度統計。移動指針或點擊圖表查看每小時熱度；鍵盤可用左右方向鍵切換。