TensorRT 加速性能分析 Out-of-the-box GPU Performance 模型推理性能是什么意思?在为用户评估潜在的候选项时,不测量数据库查询和预筛选(例如决策树或手动逻辑)的贡献。使用估计器对特征列进行预处理,并通过网络复制输入 ...
TensorRT是什么 TensorRT是NVIDIA公司推出的模型加速工具,类似于常用的工具库。 TensorRT做什么 TensorRT负责模型的推理 inference 过程,不用TensorRT训练模型。 TensorRT能加速的原因是什么 TensorRT支持kFLOAT float kHALF float kINT int 三种精度的计算,在使用时通过低精度进行网络推理,达到加速的目的 ...
2020-02-19 14:55 0 1978 推荐指数:
TensorRT 加速性能分析 Out-of-the-box GPU Performance 模型推理性能是什么意思?在为用户评估潜在的候选项时,不测量数据库查询和预筛选(例如决策树或手动逻辑)的贡献。使用估计器对特征列进行预处理,并通过网络复制输入 ...
1.重新编码后是如何运算得到最终结果的? (1)如何用int8表示float32的计算? 其实就是多了一个放大倍数的问题,举个例子:比如原来float32的计算为:0.1 * 0.2 + 0. ...
之前对bert轻量化,显存占用减少一半。但是推理速度仍然没多大变化。因此 计划通过tensorRT完成模型的推理加速。 轻量化之前链接: https://www.cnblogs.com/dhName/p/12628828.html 1. 首先,了解一下tensorTR是干什么 ...
一、TensorRT支持的模型: TensorRT 直接支持的model有ONNX、Caffe、TensorFlow,其他常见model建议先转化成ONNX。总结如下: 1 ONNX(.onnx) 2 Keras(.h5) --> ONNX(.onnx) (https ...
在tensorflow1.8之后的版本中,tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件,该组件存在的意义在于,你可以读取pb文件,并调用tensorrt的方法进行subgraph压缩,其他不能压缩的subgraph依然被tensorflow所处理。这样的操作方式就不 ...
TensorRT-优化-原理 一.优化方式 TentsorRT 优化方式: TensorRT优化方法主要有以下几种方式,最主要的是前面两种。 层间融合或张量融合(Layer & Tensor Fusion) 如下图 ...
本文来自公众号“AI大道理”。 深度学习模型在训练阶段,为了保证前后向传播,每次梯度的更新是很微小的,这时候需要相对较高的进度,一般来说需要float型,如FP32。 模型在推断( ...
一、概括 TensorRT作为英伟达深度学习系列SDK的一部分,是一个高性能(HP)的深度学习推理优化器,可以为深度学习应用提供一个低延迟、高吞吐量的推理部署。基于TensorRT的应用推理性能上是只用CPU时的40多倍(版本TensorRT 7.0)。使用TensorRT,你可以优化现在 ...