[TensorRT] TensorRT 8 vs 10: 차이점 완벽 비교 분석

  딥러닝 추론 최적화는 현대 AI 애플리케이션에서 성능과 효율성을 결정하는 중요한 요소입니다. NVIDIA의 TensorRT는 이러한 딥러닝 추론 엔진 중에서 가장 많이 사용되는 솔루션 중 하나로, 다양한 GPU 아키텍처와 정밀도를 지원합니다. 특히 TensorRT 8 버전과 최신 10 버전은 기능과 성능에서 차이를 보이기 때문에, 이를 제대로 이해하는 것이 프로젝트 성공의 핵심입니다.

  이번 포스팅에서는 TensorRT 8과 10의 차이를 호환성, 성능, 사용자 경험 측면에서 심층 분석하고, 실제 환경에서 어떤 버전을 선택하는 것이 최적일지에 대한 가이드라인을 제공합니다. 

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1. TensorRT 버전 호환성

TensorRT 8과 10의 가장 큰 차이점 중 하나는 버전 호환성입니다.

• TensorRT 8 (8.6 이상)
  • 8 버전에서 빌드된 엔진은 TensorRT 9, 10 런타임과 호환 가능.
  • 이전 버전 대비 엔진 호환성이 유연하며, Explicit Batch 모드를 선택적으로 사용할 수 있음.
• TensorRT 10
  • TensorRT 10에서 빌드된 엔진은 8 런타임에서 동작하지 않음.
  • Explicit Batch 방식이 기본값이며, 비활성화할 수 없음.

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호환성을 높이기 위해서는 빌드 시 VERSION_COMPATIBLE 플래그 설정이 필요합니다. 특히 기업 환경에서 다양한 GPU를 대상으로 서비스를 제공할 때, TensorRT 8 기반 엔진이 안정적이라는 평가가 많습니다.

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2. 성능 변화 및 리그레션

TensorRT 10에서는 일부 하드웨어와 모델에서 성능 저하가 보고되고 있습니다.

• L4 GPU에서 INT8 정밀도, FP16 비활성화된 BERT: 최대 70% 성능 저하
• Blackwell Server (RTX PRO 6000)에서 FP8 양자화된 densenet121: 최대 78% 성능 저하
• GB200 GPU에서 ResNext-50 FP8 모델: 최대 24% 성능 저하
• ViT multi-head attention: 최대 40% 성능 저하

또한, 일부 모델에서는 빌드 시간 증가와 메모리 사용량 증가가 발생하며, FP16, INT8 등 정밀도에서도 약간의 성능 저하가 관찰됩니다.

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TensorRT 8은 상대적으로 안정적인 성능을 보이며, 다양한 모델과 GPU에서 예측 가능한 성능을 제공합니다. 따라서 최신 하드웨어를 사용할 경우에도 8버전을 선호하는 경우가 많습니다.

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3. 사용자 경험 및 커뮤니티 사례

TensorRT 10으로 마이그레이션 시 경험되는 주요 이슈:

• 동적 입력(dynamic input shapes) 사용 시 성능 저하 발생
• 일부 A30, 4090 GPU 환경에서 PyTorch 대비 TensorRT 10이 느린 사례 보고
• GitHub와 NVIDIA 개발자 포럼에서 다수 사례 존재

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실제 프로젝트에서는 특정 GPU와 모델에 맞춰 성능 테스트 후 버전 선택이 권장됩니다.

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4. 정리 테이블

항목	TensorRT 8 (8.6 이상)	TensorRT 10
버전 호환성	8→9→10 호환 가능	10→8 호환 불가, explicit batch 기본 적용
정밀도 지원	FP16, INT8 등 다양한 정밀도 최적화	일부 정밀도에서 성능/메모리 리그레션 발생
성능 문제	안정적	일부 네트워크와 하드웨어에서 성능 저하
빌드/런타임 비용	표준 수준	빌드 시간 증가, 메모리 사용량 증가 가능
활용 사례	넓은 호환성, 안정적	일부 환경에서 이슈 보고

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5. 결론

• TensorRT 8: 안정적 성능, 넓은 호환성, 다양한 정밀도 지원
• TensorRT 10: 최신 GPU 아키텍처 지원, 일부 모델/정밀도에서 성능 및 메모리 리그레션 존재

추천 전략:

1. 기존 프로젝트와 호환성이 중요하면 TensorRT 8 사용
2. 최신 GPU 아키텍처를 활용하고, 직접 성능 테스트 후 선택하려면 TensorRT 10 고려

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  TensorRT 8과 10의 차이를 이해하면, 딥러닝 추론 환경에서 성능 최적화와 안정성을 모두 확보할 수 있습니다. TensorRT 버전 선택은 단순히 최신 버전을 쓰는 것이 항상 최선이 아님을 보여줍니다. 안정성과 호환성이 중요한 환경에서는 TensorRT 8이 여전히 유리하며, 최신 하드웨어 및 특정 모델에 맞춘 성능 최적화가 필요할 때 TensorRT 10을 고려할 수 있습니다.

 

  또한, 실제 프로젝트에서는 GPU, 모델, 정밀도, 배치 크기 등 다양한 변수에 따라 성능 차이가 달라지므로, 단순 비교보다는 실험적 벤치마킹이 필수적입니다. 이 글을 참고하여 TensorRT 버전 선택과 딥러닝 추론 최적화 전략을 세우는 데 도움을 받을 수 있습니다.긴 글 읽어주셔서 감사합니다.