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从另一个角度来看，TensorRT后端通过英伟达TensorRT引擎提供高度优化的推理，并将TensorRT模型优化器无缝集成到流程中。同时支持通过TensorRT ModelOpt实现ONNX AutoCast混合精度推理，以及利用CUDA Graphs降低CPU开销并提升推理性能——CUDA Graphs能自动捕获并重放GPU操作，消除重复推理调用的内核启动开销（默认禁用该功能）。对于使用检测模型的开发者，AITune在AOT和JIT调优模式中均支持前向钩子。此外，v0.2.0版本引入了对LLM键值缓存的支持，将AITune的适用范围扩展至尚未配备专用服务框架的基于Transformer的语言模型流程。
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