【YOLO目标检测全栈实战】33 模型部署的终极形态：ONNX Runtime + TensorRT EP 跨平台推理
还记得上周帮一家做边缘计算盒子的客户调优时，他们遇到一个典型问题：同一份ONNX模型，在Windows服务器上用TensorRT跑出了5ms的推理延迟，可部署到客户的ARM工控机上，却只能用CPU硬扛，延迟直接飙到80ms。客户老板当场拍桌子：“你们这模型是不是分三六九等？”我拆开部署代码一看，问题出在推理引擎的自动选择机制上——他们直接用ONNX Runtime的默认Session，根本没开启硬件加速执行提供器（Execution Provider，简称EP）。今天这篇，我们就来解决这个“同一份模型在不同硬件上自动选择最优后端”的问题。我会带你手写一个智能推理引擎，让ONNX Runtime自动检测设备，优先使用TensorRT（GPU）、OpenVINO（Intel CPU/VPU）、DirectML（Windows GPU）或CPU后端，且无需修改一行模型代码。痛点拆解：90%的人做错了“多后端适配”许多人的错误做法是：为每个硬件写一套推理代码。比如这样：# 反例：为不同硬件写不同推理类classWindowsInfer:
