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 ...
原文：基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理
基于TensorRT 的自动驾驶快速INT 推理 Fast INT Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 自主驾驶需要安全性，需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度神经网络 DNNs 必须优化其网络，以确保低延迟推理和能源效率。由于NVIDIA TensorRT中有了一个新的Pyth ...
2020-06-18 10:46 0 800 推荐指数：
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本篇文章授权转载于大神arleyzhang的《TensorRT(5)-INT8校准原理》https://arleyzhang.github.io/articles/923e2c40/，支持原创请查看原文。 另附GTC 2017，Szymon Migacz 的PPT Low Precision ...
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