TensorRT（てんそーあーるてぃ）
最終更新：2026/4/27
TensorRTは、NVIDIAが開発した高性能な深層学習推論最適化・実行時ライブラリである。
別名・同義語 推論エンジン深層学習最適化
ポイント
TensorRTは、学習済みモデルを様々なハードウェアプラットフォームで高速に実行するために、モデルの最適化、量子化、レイヤー融合などを行う。
概要
TensorRTは、NVIDIA GPU上で深層学習モデルの推論処理を高速化するためのSDKであり、低レイテンシと高スループットを実現します。深層学習モデルをデプロイする際に、パフォーマンスを最大限に引き出すための重要なツールとして広く利用されています。
特徴
- 最適化: TensorRTは、学習済みモデルを解析し、不要な演算の削除、レイヤーの融合、データレイアウトの最適化など、様々な手法を用いてモデルを最適化します。
- 量子化: モデルのパラメータを低精度（INT8など）に量子化することで、メモリ使用量と演算量を削減し、推論速度を向上させます。
- レイヤー融合: 複数のレイヤーを1つのレイヤーに融合することで、演算回数を減らし、推論速度を向上させます。
- ハードウェア対応: NVIDIA GPUだけでなく、x86 CPUなどの様々なハードウェアプラットフォームに対応しています。
- TensorFlow, PyTorch, ONNX対応: 主要な深層学習フレームワークであるTensorFlow、PyTorch、ONNXで学習したモデルをインポートし、最適化することができます。
活用事例
- 画像認識: 自動運転、監視カメラ、医療画像診断など、リアルタイムな画像認識を必要とするアプリケーション。
- 自然言語処理: 機械翻訳、チャットボット、音声認識など、自然言語処理タスクの高速化。
- レコメンデーション: ECサイト、動画配信サービスなど、パーソナライズされたレコメンデーションの提供。