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 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:
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 ...
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 ...
一、引子//Windows tf(keras)训练好了模型,想要用Nvidia-TensorRT来重构训练好的模型为TRT推理引擎加快推理的速度。 二、准备文件 1、训练好模型以后(keras)可以通过以下方式保存keras模型为h5文件 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
利用NVIDIA NGC的TensorRT容器优化和加速人工智能推理 Optimizing and Accelerating AI Inference with the TensorRT Container from NVIDIA NGC 自然语言处理(NLP)是人工智能最具挑战性的任务 ...