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# TensorRT 11.1: la performance non si decide kernel per kernel

> Analisi tecnica del Global Performance Tuner di NVIDIA TensorRT 11.1: build routes configurabili, ricerca delle ottimizzazioni end-to-end, vincoli di accuratezza, costo del tuning e limiti di trasferibilità dei benchmark.

L'articolo distingue la configurazione di compilazione dall'engine serializzato e chiarisce perché la route più rapida è utile soltanto quando rispetta i requisiti dell'applicazione. I miglioramenti di 1,14x–1,63x citati sono misure dichiarate da NVIDIA su dieci workload, non risultati universali o verifiche indipendenti.

## Articolo

- [TensorRT 11.1: la performance non si decide kernel per kernel](https://diegocecato.dcsolution.it/tensorrt-11-1-global-performance-tuner-build-routes-accuratezza/): articolo completo con analisi architetturale, ricerca fast/mixed/full, accuratezza e checklist di riproducibilità.

## Fonti primarie e documentazione

- [NVIDIA Global Performance Tuner, parte 1](https://developer.nvidia.com/blog/scaling-nvidia-tensorrt-performance-optimization-beyond-a-single-build-route-with-the-global-performance-tuner-part-1/): motivazioni, euristiche e modello teorico.
- [NVIDIA Global Performance Tuner, parte 2](https://developer.nvidia.com/blog/scaling-nvidia-tensorrt-performance-optimization-beyond-a-single-build-route-with-the-global-performance-tuner-part-2/): implementazione, benchmark e pratiche di tuning.
- [Documentazione TensorRT Global Performance Tuning](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/latest/performance/tuning.html): opzioni trtexec, validazione, cache e caveat.
- [Torch-TensorRT Performance Tuning Guide](https://docs.pytorch.org/TensorRT/user_guide/performance_tuning.html): criteri di benchmarking e ricerca delle build routes.

## Letture correlate

- [TypeScript in Rust: il benchmark non basta](https://diegocecato.dcsolution.it/typescript-rust-tsrs-benchmark-compatibilita/): performance e compatibilità del comportamento.
- [Meta Prometheus: un milione di GPU non misura il lavoro utile](https://diegocecato.dcsolution.it/meta-prometheus-gpu-lavoro-utile/): capacità nominale e lavoro effettivo.