Aynı model, aynı GPU üzerinde farklı çalıştırma yığınlarıyla kat kat farklı gecikme değerleri üretebilir. Fark; operatör birleştirme, çekirdek seçimi, bellek yerleşimi ve hassasiyet düzeyi gibi düşük seviyeli kararlardan doğar. TensorRT bu kararları hedef GPU mimarisine göre optimize edilmiş bir çıkarım motoru üreterek otomatikleştirir. Ancak kazanç bedava değildir: derlenmiş motor donanıma bağımlıdır, hassasiyet düşürme doğruluk kaybı riski taşır ve bu ödünleşimlerin ölçülerek yönetilmesi gerekir. Program altı modül boyunca hızlandırma sürecini uçtan uca kurar. Katılımcılar modelleri TensorRT motoruna derler, FP16 ve INT8 hassasiyet seçeneklerini karşılaştırır, kalibrasyon veri kümesiyle kuantizasyon uygular ve dinamik şekil profilleri tanımlar. Laboratuvarlarda her adımın gecikme, verim ve doğruluk etkisi ölçülerek kayıt altına alınır. Katılımcı programdan optimize edilmiş bir çıkarım motoru ve hızlandırma karar rehberiyle ayrılır.