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使用 Mapped Pinned Memory 优化 YOLOv10 TensorRT 推理速度：Zero-Copy 技术实战
- 背景：传统数据拷贝的瓶颈
- 优化方法：Mapped Pinned Memory + Zero-Copy
- 关键代码讲解
- 输入部分仍使用传统方式
- 推理流程简化如下
- 优化效果实测
- 适用场景与注意事项
- 总结
这段代码中的优化点主要体现在使用 Mapped Pinned Memory（映射锁页内存）+ Zero-Copy（零拷贝） 技术，显著减少了 GPU 到 CPU 的数据拷贝时间，是 Jetson 系列等嵌入式设备上做 TensorRT 推理的常见优化手段。
以下是我基于这段代码撰写的博客风格的经验总结，可直接作为技术博客发布：
在 Jetson 等嵌入式设备上部署深度学习模型时，我们常常面临 显存资源有限、拷贝速度慢、延迟要求高 等挑战。本文将分享一次 YOLOv10 TensorRT 推理的优化实战，通过使用 Mapped Pinned Memory + Zero-Copy 技术 显著降低推理延迟，提升整体推理效率。
背景：传统数据拷贝的瓶颈
在 TensorRT 推理流程中，常规步骤包括：
- Host 端准备数据（如预处理后的图像张量）。
- Host → Device：通过
cudaMemcpyAsync()拷贝输入数据。 - 推理执行。
- Device → Host：通过
cudaMemcpyAsync()拷