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 Batch size 在每个GPU上使用不同的批处理大小(从1到32)运行带有预训练的ResNet50模型的吞吐量测试. 图1显示了吞吐量(帧/秒)的结果. 结果在gpu和潜伏期(在右纵轴上表示)上是一致的. Fi…

中继TensorRT集成 介绍 NVIDIA TensorRT是用于优化深度学习推理的库.这种集成将使尽可能多的算子从Relay转移到TensorRT,从而无需调整调度,即可在NVIDIA GPU上提高性能. 本文将演示如何安装TensorRT,并在启用TensorRT BYOC和运行时runtime的情况下构建TVM.将提供示例代码,使用TensorRT编译和运行ResNet-18模型,以及如何配置编译和运行时runtime设置.最后,记录支持的算子,以及如何扩展集成,以支持其它算子. 安装T…

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10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep…

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti…

引用:https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ 1 简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持TensorFlow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行…

TensorRT Analysis Report 一．介绍 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟.高吞吐率的部署推理.TensorRT可用于对超大规模数据中心.嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速.TensorRT现已能支持Tensorflow.Caffe.Mxnet.Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高效的部署推理. TensorRT 是一个C+…

前言 NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎,用于在生产环境中部署深度学习应用程序,应用有 图像分类.分割和目标检测等,可提供最大的推理吞吐量和效率.TensorRT是第一款可编程推理加速器,能加速现 有和未来的网络架构.TensorRT需要CUDA的支持.TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而 创建的库,可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据),并针对降低精度的INT8运算来优化这些网络. 借助CUDA的可编程性,T…