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NVIDIA TensorRT 构建推理引擎时，需要在图变换、算子融合、实现选择、内存布局和量化等多个环节做出一系列相互依赖的调度决策，不同选择虽保持模型语义不变，却会产生差异显著的推理性能。文章指出，不存在适用于所有模型和部署环境的单一最优调度策略，局部看似有利的决策在完整引擎中可能因融合、张量布局或内存访问的相互作用而失效，激进的调度还可能违反精度要求。为此，TensorRT 11.1 引入全局性能调谐器（Global Performance Tuner），通过可定制的构建路径扩展解空间，并对每个候选方案进行端到端精度与性能验证，遵循精度感知调优、可定制构建路径和大解空间三项原则，从中选出满足精度约束的最快引擎。文章将编译过程建模为构建算法生成候选解、搜索算法择优的数学框架，为理解深度学习编译器的性能优化提供了系统化视角。