原文:深度学习推理加速TensorRT简介

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 多倍 版本TensorRT . 。使用TensorRT,你可以优化现在几乎所有主流深度学习框架 tensorflow caffe pytorch mxnet等 。TensorRT建立在N ...

2020-04-20 23:14 0 639 推荐指数:

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bert 推理加速 使用tensorRt

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 ...

Fri Aug 21 06:00:00 CST 2020 0 956
tensorRT(一)| tensorRT如何进行推理加速?(建议收藏)

​ 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(Inference)的时候只有前向计算,无需回传,因此可以使用低精度技术,如FP16、INT8 ...

Fri Nov 12 03:19:00 CST 2021 0 2376
基于PyTorch与TensorRT的cifar10推理加速引擎(C++)

一、写在开头 1、基于PyTorch训练出cifar10模型 2、以ONNX(Open Neural Network Exchange)格式导出模型cifar10.onnx 3、下载cifar10二进制版本数据集 4、创建TensorRT(vs c++)项目,解析模型,进行推理 ...

Mon Jun 08 03:55:00 CST 2020 0 875
NVIDIA TensorRT:可编程推理加速

NVIDIA TensorRT:可编程推理加速器 一.概述 NVIDIA TensorRT™是一个用于高性能深度学习推理的SDK。它包括一个深度学习推理优化器和运行时间,为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。 在推理过程中,基于TensorRT的应用程序执行速度比仅限CPU的平台快40 ...

Fri May 29 00:19:00 CST 2020 0 653
深度学习推理框架

深度学习框架直接得到的模型太重,在移动端及CPU上直接部署不合适,因此将训练出的模型通过推理框架部署. 推理框架包括:模型优化器和推理引擎两部分. 推理框架选择: 带GPU的桌面系统,用TensorRt. nvidia自家的,还有量化 手机上选择,Tvm ,ncnn等arm ...

Thu Nov 05 04:01:00 CST 2020 0 1231
TensorRT——INT8推理

原理 为什么要使用INT8推理:更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战:更低的动态范围和精度 Consider that 32-bit floating-point can ...

Fri Nov 12 06:29:00 CST 2021 0 2676
 
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