21 YOLOv11的TensorRT部署——如何榨干GPU的最后一丝性能开篇故事：从8ms到2ms的疯狂老张，你上周是不是刚把YOLOv11模型用TensorRT部署到Jetson Orin上？跑起来8ms一帧，你觉得还不错？我告诉你，上周有个客户找我，说他们的自动驾驶系统要求端到端延迟必须低于3ms。8ms？差得远呢！我花了三天时间，把他们的模型从8ms压到了2.1ms，mAP只掉了0.3%。客户当场拍板签了合同。今天，我就把这个压箱底的绝活教给你——FP16+INT8混合量化，外加检测头保留FP32的骚操作。痛点拆解：为什么你的量化总是翻车？很多人以为量化就是简单地把模型转成INT8，然后跑起来就快了。结果呢？要么精度掉成狗，要么推理报错。我来给你看个典型的错误实现：# 错误示例：直接全模型INT8量化importtensorrtastrtdefbuild_bad_engine(
21 YOLOv11的TensorRT部署——如何榨干GPU的最后一丝性能开篇故事：从8ms到2ms的疯狂老张，你上周是不是刚把YOLOv11模型用TensorRT部署到Jetson Orin上？跑起来8ms一帧，你觉得还不错？我告诉你，上周有个客户找我，说他们的自动驾驶系统要求端到端延迟必须低于3ms。8ms？差得远呢！我花了三天时间，把他们的模型从8ms压到了2.1ms，mAP只掉了0.3%。客户当场拍板签了合同。今天，我就把这个压箱底的绝活教给你——FP16+INT8混合量化，外加检测头保留FP32的骚操作。痛点拆解：为什么你的量化总是翻车？很多人以为量化就是简单地把模型转成INT8，然后跑起来就快了。结果呢？要么精度掉成狗，要么推理报错。我来给你看个典型的错误实现：# 错误示例：直接全模型INT8量化importtensorrtastrtdefbuild_bad_engine(
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