TensorRT 是 NVIDIA 推出的用于深度学习推断加速的库，可以将训练好的深度学习模型优化并部署到GPU上进行加速。在测试 TensorRT 的性能时，通常会比较其与其他深度学习推断库（如 TensorFlow Serving、OpenVINO 等）在相同硬件上的推断速度和准确性。
性能测试通常包括以下几个方面：
推断速度比较：通过在相同硬件上运行相同的深度学习模型，比较不同推断库的推断速度。通常会使用常见的深度学习模型（如 ResNet、MobileNet 等）进行测试，测试不同批量大小下的推断速度。
精度比较：除了速度外，还需要比较不同推断库在相同硬件上的推断准确性。通常会使用标准数据集（如 ImageNet）对模型进行测试，比较推断结果与标准结果之间的差异。
模型优化效果：TensorRT 提供了一系列的优化技术，如融合算子、量化、裁剪等，可以显著提升深度学习模型的推断速度。测试时可以比较优化前后的推断速度提升效果。
硬件加速效果：TensorRT 支持多种硬件加速器，如 NVIDIA Tesla GPU、Jetson 系列等，不同硬件上的推断速度也会有所差异。因此，测试时需要比较不同硬件上的推断速度和准确性。
性能测试报告通常会包括测试方法、实验环境、测试结果和分析等内容，用于评估 TensorRT 在深度学习推断加速方面的性能表现。通过性能测试报告，可以帮助用户选择合适的深度学习推断库和硬件加速器，提升深度学习模型的推断效率和准确性。