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 ...
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 .html . 首先,了解一下tensorTR是干什么的,这篇文章写得很好。 https: www.cnblogs.com qccz p .html https: arleyzhang.github. ...
2020-08-20 22:00 0 956 推荐指数:
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 ...
、甚至是Bit(0和1),其推理结果没有特别大的精度损失。使用低精度数据使得模型需要空间减少,计算速度加快 ...
使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成进行推理测试。 使用ResNet50模型对每个GPU进行推理,并对其它模型进行性能比较,最后与其它服务器进行比较测试。 ResNet-50 Inference performance: Throughput vs ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...