原文:使用TensorRT集成推理inference

使用TensorRT集成推理inference 使用TensorRT集成進行推理測試。 使用ResNet 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 Inference performance: Throughput vs Batch size 在每個GPU上使用不同的批處理大小 從 到 運行帶有預訓練的ResNet 模型的吞吐量測試。 圖 顯 ...

2020-11-28 09:44 0 560 推薦指數:

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bert 推理加速 使用tensorRt

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/12628828.html 1. 首先,了解一下tensorTR是干什么 ...

Fri Aug 21 06:00:00 CST 2020 0 956
Paddle Inference推理部署

Paddle Inference推理部署 飛槳(PaddlePaddle)是集深度學習核心框架、工具組件和服務平台為一體的技術先進、功能完備的開源深度學習平台,已被中國企業廣泛使用,深度契合企業應用需求,擁有活躍的開發者社區生態。提供豐富的官方支持模型集合,並推出全類型的高性能部署和集成方案供 ...

Mon Jun 07 13:46:00 CST 2021 0 248
TensorRT——INT8推理

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 ...

Fri Nov 12 06:29:00 CST 2021 0 2676
Paddle Inference原生推理

Paddle Inference原生推理庫 深度學習一般分為訓練和推理兩個部分,訓練是神經網絡“學習”的過程,主要關注如何搜索和求解模型參數,發現訓練數據中的規律,生成模型。有了訓練好的模型,就要在線上環境中應用模型,實現對未知數據做出推理,這個過程在AI領域叫做推理部署。用戶可以選擇如下四種 ...

Fri Feb 12 14:36:00 CST 2021 0 563
深度學習推理加速TensorRT簡介

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 ...

Tue Apr 21 07:14:00 CST 2020 0 639
tensorRT(一)| tensorRT如何進行推理加速?(建議收藏)

​ 本文來自公眾號“AI大道理”。 ​ 深度學習模型在訓練階段,為了保證前后向傳播,每次梯度的更新是很微小的,這時候需要相對較高的進度,一般來說需要float型,如FP32。 模型在推斷(Inference)的時候只有前向計算,無需回傳,因此可以使用低精度技術,如FP16、INT8 ...

Fri Nov 12 03:19:00 CST 2021 0 2376
TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英偉達TensorRT ™ 是一個高性能的深度學習推理優化器和運行時,為深度學習應用程序提供低延遲、高吞吐量 ...

Mon Jun 22 21:12:00 CST 2020 0 727
 
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