一、概括 TensorRT作為英偉達深度學習系列SDK的一部分,是一個高性能(HP)的深度學習推理優化器,可以為深度學習應用提供一個低延遲、高吞吐量的推理部署。基於TensorRT的應用推理性能上是只用CPU時的40多倍(版本TensorRT 7.0)。使用TensorRT,你可以優化現在 ...
之前對bert輕量化,顯存占用減少一半。但是推理速度仍然沒多大變化。因此 計划通過tensorRT完成模型的推理加速。 輕量化之前鏈接:https: www.cnblogs.com dhName p .html . 首先,了解一下tensorTR是干什么的,這篇文章寫得很好。 https: www.cnblogs.com qccz p .html https: arleyzhang.github. ...
2020-08-20 22:00 0 956 推薦指數:
一、概括 TensorRT作為英偉達深度學習系列SDK的一部分,是一個高性能(HP)的深度學習推理優化器,可以為深度學習應用提供一個低延遲、高吞吐量的推理部署。基於TensorRT的應用推理性能上是只用CPU時的40多倍(版本TensorRT 7.0)。使用TensorRT,你可以優化現在 ...
、甚至是Bit(0和1),其推理結果沒有特別大的精度損失。使用低精度數據使得模型需要空間減少,計算速度加快 ...
使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成進行推理測試。 使用ResNet50模型對每個GPU進行推理,並對其它模型進行性能比較,最后與其它服務器進行比較測試。 ResNet-50 Inference performance: Throughput vs ...
NVIDIA TensorRT:可編程推理加速器 一.概述 NVIDIA TensorRT™是一個用於高性能深度學習推理的SDK。它包括一個深度學習推理優化器和運行時間,為深度學習推理應用程序提供低延遲和高吞吐量。 在推理過程中,基於TensorRT的應用程序執行速度比僅限CPU的平台快40 ...
一、引子//Windows tf(keras)訓練好了模型,想要用Nvidia-TensorRT來重構訓練好的模型為TRT推理引擎加快推理的速度。 二、准備文件 1、訓練好模型以后(keras)可以通過以下方式保存keras模型為h5文件 ...
一、寫在開頭 1、基於PyTorch訓練出cifar10模型 2、以ONNX(Open Neural Network Exchange)格式導出模型cifar10.onnx 3、下載cifar10二進制版本數據集 4、創建TensorRT(vs c++)項目,解析模型,進行推理 ...
一、TensorRT支持的模型: TensorRT 直接支持的model有ONNX、Caffe、TensorFlow,其他常見model建議先轉化成ONNX。總結如下: 1 ONNX(.onnx) 2 Keras(.h5) --> ONNX(.onnx) (https ...
原理 為什么要使用INT8推理:更高的吞吐量/處理的fps提高以及更低的內存占用(8-bit vs 32-bit) 將FP32模型轉換成INT8模型存在的挑戰:更低的動態范圍和精度 Consider that 32-bit floating-point can ...