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此外，TensorRT后端通过英伟达TensorRT引擎提供高度优化推理，并集成TensorRT模型优化器。支持通过TensorRT ModelOpt实现混合精度推理的ONNX AutoCast，以及通过CUDA Graphs降低CPU开销——该功能可自动捕获重放GPU操作，消除重复推理调用的内核启动开销（默认关闭）。对于含检测工具的模型，AITune在AOT/JIT模式下均支持前向钩子。v0.2.0更新增LLM的KV缓存支持，将适用范围扩展至尚未配备专用服务框架的Transformer语言模型流程。
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