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TensorRT

NVIDIA® TensorRT™ は、NVIDIA GPU上で高性能な深層学習推論を行うためのSDKです。このリポジトリには、TensorRTのオープンソースコンポーネントが含まれています。

C++Apache-2.0Deploy & Inference
⭐ GitHubhttps://github.com/NVIDIA/TensorRT
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Jul 8, 2026
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NVIDIA TensorRT プロジェクト詳細

プロジェクト概要

NVIDIA® TensorRT™ は、NVIDIAが開発した、高性能な深層学習推論専用のソフトウェア開発キット（SDK）です。NVIDIA GPU向けに設計された推論オプティマイザーおよびランタイムライブラリであり、深層学習モデルの生産環境における推論性能を大幅に向上させます。

主要な機能と特徴

1. 高性能推論最適化

  • モデル最適化: レイヤー融合、重み量子化、カーネル自動チューニングなどの技術によるモデル構造の最適化
  • メモリ最適化: インテリジェントなメモリ管理によるメモリ使用量とデータ転送コストの削減
  • 精度最適化: FP32、FP16、INT8などの多様な精度モードをサポートし、精度を維持しながら性能を向上

2. 幅広いモデルサポート

  • ONNXパーサー: ONNXモデル形式をネイティブサポート
  • フレームワーク互換性: TensorFlow、PyTorch、Caffeなどの主要な深層学習フレームワークをサポート
  • モデルタイプ: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、Transformerなど、さまざまなモデルアーキテクチャをサポート

3. 豊富なプラグインエコシステム

  • 組み込みプラグイン: 大量の事前構築された高性能プラグインを提供
  • カスタムプラグイン: 開発者がカスタムプラグインを記述して機能を拡張可能
  • プラグインAPI: 充実したプラグイン開発インターフェースとドキュメント

技術アーキテクチャ

構築フロー

  1. モデルインポート: さまざまなフレームワークからトレーニング済みのモデルをインポート可能
  2. ネットワーク定義: TensorRT APIを使用してネットワーク構造を定義
  3. 最適化構築: Builderがターゲットハードウェアに基づいて最適化を実行
  4. シリアライズ: 最適化されたエンジンをシリアライズして保存
  5. 推論実行: Runtimeを使用して推論を実行

主要コンポーネント

  • Builder: ネットワークの最適化とエンジンの構築を担当
  • Engine: 最適化された推論エンジン
  • Runtime: 推論実行ランタイム
  • Parser: モデル形式パーサー（ONNX、UFFなど）

システム要件

ハードウェア要件

  • GPU: NVIDIA GPU（計算能力 >= 5.0）
  • メモリ: 8GB以上のシステムメモリを推奨
  • ストレージ: モデルと中間ファイルを保存するための十分なディスク容量

ソフトウェア要件

  • オペレーティングシステム: Linux (Ubuntu, CentOS, RHEL) / Windows 10/11
  • CUDA: CUDA 11.8+ または CUDA 12.9+
  • Python: Python 3.8-3.10
  • その他: cuDNN, CMake, GNU Makeなど

インストールと使用

簡易インストール

# pipを使用してPythonパッケージをインストール
pip install tensorrt

# またはソースコードから構築
git clone -b main https://github.com/nvidia/TensorRT TensorRT
cd TensorRT
git submodule update --init --recursive

Dockerコンテナ化構築

# Dockerイメージを構築
./docker/build.sh --file docker/ubuntu-20.04.Dockerfile --tag tensorrt-ubuntu20.04-cuda12.9

# 構築コンテナを起動
./docker/launch.sh --tag tensorrt-ubuntu20.04-cuda12.9 --gpus all

主な利点

1. 性能の優位性

  • 推論加速: ネイティブフレームワークと比較して、推論速度が数倍向上
  • 低遅延: 最適化されたエンジン実行パスにより、極めて低い推論遅延を実現
  • 高スループット: バッチ処理と並列処理をサポートし、全体的なスループットを向上

2. 使いやすさ

  • Python API: 簡潔で使いやすいPythonインターフェースを提供
  • 豊富なサンプル: 大量のサンプルコードとチュートリアルを含む
  • 充実したドキュメント: 詳細な開発者ドキュメントとベストプラクティスガイド

3. 生産準備完了

  • 安定性: 大規模な生産環境で検証済み
  • 互換性: NVIDIAエコシステムと完全に統合
  • 企業サポート: エンタープライズレベルの技術サポートサービスを提供

応用シーン

1. エッジコンピューティング

  • 自動運転: 車載AI推論システム
  • ロボット: リアルタイムの視覚および意思決定システム
  • IoTデバイス: 組み込みAIアプリケーション

2. データセンター

  • 推論サービス: 大規模なAI推論サービスのデプロイ
  • クラウドコンピューティング: クラウドベースのAIアプリケーションの最適化
  • 高性能コンピューティング: 科学計算および研究アプリケーション

3. 業界アプリケーション

  • 医療画像: 医学画像分析と診断
  • 金融: リスク評価と不正検出
  • 製造業: 品質検査と予測メンテナンス

オープンソースコンポーネント

このリポジトリには、TensorRTのオープンソースコンポーネントが含まれており、主に以下が含まれます。

1. TensorRTプラグイン

  • さまざまな高性能計算コアの実装を提供
  • カスタム操作とレイヤータイプをサポート
  • 一般的な操作の最適化された実装を含む

2. ONNXパーサー

  • 完全なONNXモデル解析機能
  • 最新のONNX標準をサポート
  • モデル変換および検証ツールを提供

3. サンプルアプリケーション

  • TensorRTのさまざまな機能を示すサンプルコード
  • エンドツーエンドのアプリケーション事例を含む
  • 性能テストおよびベンチマークテストツールを提供

まとめ

NVIDIA TensorRTは、成熟した高性能な深層学習推論最適化プラットフォームであり、開発者にモデル最適化からデプロイまでの完全なソリューションを提供します。その強力な最適化能力、豊富な機能特性、および充実したエコシステムサポートにより、AIアプリケーションのデプロイにおける最適なツールの一つとなっています。エッジコンピューティングでもデータセンターデプロイでも、TensorRTは開発者が最高の推論性能と効率を実現するのに役立ちます。