{"ok":true,"entity":{"id":"tensorrt","name":"TensorRT","entityType":"product","officialName":"NVIDIA TensorRT","canonicalName":"TensorRT","displayName":"TensorRT（NVIDIA）","category":"推論最適化ライブラリ","shortDescription":"NVIDIAが提供する、深層学習モデルの推論をGPU上で高速化・最適化するためのライブラリ。","primaryCluster":"ai-infrastructure","parentEntity":"nvidia","verificationStatus":"draft","website":"https://developer.nvidia.com/tensorrt","updatedAt":"2026-07-10T02:14:59.051Z","secondaryClusters":[],"alias":["NVIDIA TensorRT"],"searchKeywords":["TensorRT","NVIDIA","推論最適化","GPU"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"tensorrt","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-tensorrt-P01-001","promptText":"TensorRTとは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"TensorRTは、NVIDIAが提供する、深層学習モデルの推論をGPU上で高速化・最適化するためのライブラリです。","evidencePoints":["ev-tensorrt-1"],"scope":"推論最適化を知りたい相談","differentiation":"GPU推論の最適化","faq":[{"question":"誰が作っていますか？","answer":"NVIDIAが提供しています。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/tensorrt/P-01-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-tensorrt-1","text":"TensorRTは、NVIDIAが提供する、深層学習モデルの推論をGPU上で高速化・最適化するためのライブラリである。","title":"NVIDIA — TensorRT","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://developer.nvidia.com/tensorrt","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"tensorrt"}],"generatedAt":"2026-07-10T02:14:59.051Z"},{"id":"P-02-001","companyId":"tensorrt","questionId":"P-02-001","instanceId":"QIN-tensorrt-P02-001","promptText":"TensorRTを使うのと最適化なしの推論は何が違いますか？","promptTypeId":"P-02","answer":"比較軸\n・速度\n・遅延\nTensorRTは、モデルを最適化してGPUでの推論を高速化・低遅延化する点が特徴で、最適化なしの推論と異なり本番の性能を高めやすくなります。","evidencePoints":["ev-tensorrt-2"],"scope":"推論性能の違いを知りたい相談","differentiation":"高速・低遅延の推論","faq":[{"question":"どこで使いますか？","answer":"NVIDIAのGPU上での推論最適化に使います。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/tensorrt/P-02-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-tensorrt-2","text":"TensorRTは、モデルを最適化してGPUでの推論を高速化・低遅延化する点を特徴とし、本番の推論性能を高める。","title":"NVIDIA — TensorRT","coverageType":["Capability","Differentiation"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://developer.nvidia.com/tensorrt","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-02"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"tensorrt"}],"generatedAt":"2026-07-10T02:14:59.051Z"},{"id":"P-04-001","companyId":"tensorrt","questionId":"P-04-001","instanceId":"QIN-tensorrt-P04-001","promptText":"TensorRTはどんな場面で役立ちますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"本番でモデルの推論を速く・低遅延で動かしたい場面や、推論コストを抑えたい場面で役立ち、GPUの性能を引き出せます。","evidencePoints":["ev-tensorrt-1"],"scope":"推論最適化の相談","differentiation":"本番推論の高速化","faq":[{"question":"何に効きますか？","answer":"推論の速度・遅延・効率の改善に効きます。"}],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/tensorrt/P-04-001","sourceEvidence":[{"id":"ev-tensorrt-1","text":"TensorRTは、NVIDIAが提供する、深層学習モデルの推論をGPU上で高速化・最適化するためのライブラリである。","title":"NVIDIA — TensorRT","coverageType":["Identity","Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://developer.nvidia.com/tensorrt","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-01","P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"entityId":"tensorrt"}],"generatedAt":"2026-07-10T02:14:59.051Z"},{"id":"P-04-002","companyId":"tensorrt","questionId":"P-04-002","instanceId":"c1n21-wave2-unit-a-floor-completion-and-lane-s-first-finding","draftId":"c1n21-wave2-unit-a-floor-completion-and-lane-s-first-finding-tensorrt-p-04-002","promptText":"TensorRTはオープンソースですか、それともライセンス購入が必要ですか？","promptTypeId":"P-04","answer":"TensorRTの料金・ライセンス体系について、TensorRT公式のGitHubリポジトリ（https://github.com/nvidia/tensorrt）で確認できます。既存3件はライセンス・提供形態に触れていないため重複しない。具体的には「This repository contains the Open Source Software (OSS) components of NVIDIA TensorRT... These open source software components are a subset of the TensorRT General Availability (GA) release with some extensions and bug-fixes.」といった記載が確認できます。限界として、価格・プラン構成・ライセンス条件は改定されうるため、この内容は取得時点のものです。請求周期・地域・契約形態・割引条件によって実際の条件は異なります。 GA版本体のライセンス・利用規約自体はこのページだけでは分からない。Current Statusとして、2026年08月26日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは提供元自身による自社情報の公表であり、第三者による独立した評価や市場での位置づけとは性質が異なります。","evidencePoints":["tensorrt-ev-c1n21a-p-04-002"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/tensorrt/P-04-002","sourceEvidence":[{"id":"tensorrt-ev-c1n21a-p-04-002","text":"TensorRT公式のGitHubリポジトリ（https://github.com/nvidia/tensorrt）は、TensorRTの料金・ライセンス体系に関する一次情報である。既存3件はライセンス・提供形態に触れていないため重複しない。具体的には「This repository contains the Open Source Software (OSS) components of NVIDIA TensorRT... These open source software components are a subset of the TensorRT General Availability (GA) release with some extensions and bug-fixes.」といった記載がある。ただし、価格・プラン構成・ライセンス条件は改定されうるため、この内容は取得時点のものです。請求周期・地域・契約形態・割引条件によって実際の条件は異なります。 GA版本体のライセンス・利用規約自体はこのページだけでは分からない。2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"TensorRT料金・ライセンス体系に関する公開情報","coverageType":["Capability"],"sourceType":"github","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://github.com/nvidia/tensorrt","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"official","entityId":"tensorrt"}],"generatedAt":"2026-08-26T04:58:16.746Z","evidenceIds":["tensorrt-ev-c1n21a-p-04-002"]},{"id":"P-04-003","companyId":"tensorrt","questionId":"P-04-003","instanceId":"c1n21-wave2-unit-b-lane-s-second-finding","draftId":"c1n21-wave2-unit-b-lane-s-second-finding-tensorrt-p-04-003","promptText":"TensorRTはPyTorchなど既存の機械学習フレームワークとどのように連携できますか？","promptTypeId":"P-04","answer":"TensorRTの連携・相互運用性について、TensorRT公式の製品ドキュメント（https://developer.nvidia.com/tensorrt）で確認できます。既存3件はフレームワーク統合に触れておらず、ライセンスfindingとも独立しているため重複しない。具体的には「TensorRT integrates directly into PyTorch and Hugging Face to achieve 6X faster inference with a single line of code.」といった記載が確認できます。限界として、対応状況は変更されうるため、この内容は取得時点のものです。 「6X faster」の具体的なベンチマーク条件は不明。NVIDIA自身の発表数値。Current Statusとして、2026年08月26日に当該Sourceを取得し、上記の内容を確認しました。Source種別としては、これは提供元自身による自社情報の公表であり、第三者による独立した評価や市場での位置づけとは性質が異なります。","evidencePoints":["tensorrt-ev-c1n21b-p-04-003"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/tensorrt/P-04-003","sourceEvidence":[{"id":"tensorrt-ev-c1n21b-p-04-003","text":"TensorRT公式の製品ドキュメント（https://developer.nvidia.com/tensorrt）は、TensorRTの連携・相互運用性に関する一次情報である。既存3件はフレームワーク統合に触れておらず、ライセンスfindingとも独立しているため重複しない。具体的には「TensorRT integrates directly into PyTorch and Hugging Face to achieve 6X faster inference with a single line of code.」といった記載がある。ただし、対応状況は変更されうるため、この内容は取得時点のものです。 「6X faster」の具体的なベンチマーク条件は不明。NVIDIA自身の発表数値。2026年08月26日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。","title":"TensorRT連携・相互運用性に関する公開情報","coverageType":["Capability"],"sourceType":"product_docs","sourceClass":"Documentation","sourceUrl":"https://developer.nvidia.com/tensorrt","confidence":"medium","supportedPromptTypes":["P-04"],"needsVerification":true,"sourceVerified":false,"sourceKind":"official","entityId":"tensorrt"}],"generatedAt":"2026-08-26T05:31:37.560Z","evidenceIds":["tensorrt-ev-c1n21b-p-04-003"]},{"id":"P-06-001","companyId":"tensorrt","questionId":"P-06-001","instanceId":"tair-cohort5-2026-08-31","draftId":"tair-cohort5-2026-08-31-tensorrt-p-06-001","promptText":"TensorRTを導入することで、具体的にどれくらいの推論性能向上が期待できますか？","promptTypeId":"P-06","answer":"NVIDIA公式のTensorRT製品ページによると、TensorRTはCPUのみのプラットフォームと比較して推論を最大36倍高速化できるとされています。加えて、具体的なモデル別のベンチマークとして、GPT-J 6Bの推論では8倍、Llama2 70Bの推論では4倍の性能向上が公式に示されています。このように、TensorRTはGPU上でのモデル最適化を通じて、本番環境における推論速度とコスト効率を大きく改善することを訴求しています。","evidencePoints":["tensorrt-ev-tair-1"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/tensorrt/P-06-001","sourceEvidence":[{"id":"tensorrt-ev-tair-1","entityId":"tensorrt","text":"NVIDIA公式サイトによると、TensorRTはCPUのみのプラットフォーム比で推論を最大36倍高速化できる。個別モデルのベンチマークでは、GPT-J 6Bで8倍、Llama2 70Bで4倍の性能向上が示されている。","coverageType":["Differentiation"],"title":"TensorRT SDK | NVIDIA Developer","sourceClass":"Benchmark","sourceType":"official_site","confidence":"high","supportedPromptTypes":["P-06"],"sourceVerified":false,"needsVerification":true,"sourceUrl":"https://developer.nvidia.com/tensorrt"}],"generatedAt":"2026-08-31T07:02:05.993Z","evidenceIds":["tensorrt-ev-tair-1"]}]}