tensorrt_pro 内存复用

TensorRT Pro 是 NVIDIA TensorRT 的企业级版本，它提供了一套高级工具和特性，用于优化深度学习推理性能和内存效率。其中，内存复用（Memory Reuse）是 TensorRT Pro 中的一个关键技术点。

内存复用允许TensorRT将多个引擎共享相同的底层计算资源，如张量缓存区。当多个模型需要处理相似数据或者有重叠的数据流时，通过内存复用，TensorRT可以减少不必要的内存分配和拷贝，提高整体的内存利用率，并降低GPU的压力，尤其是在资源有限的设备上。

这种机制通过动态调整和管理内存池，使得每个模型能够高效地访问并释放内存，从而提升整个推理任务的吞吐量和响应速度。不过，内存复用并不总是适用于所有场景，因为它依赖于模型间数据的相似性和引擎规划的有效性，如果模型之间差异过大，可能导致性能损失而非提升。