TensorRT

發表於 2023-07-26 更新於 2024-04-14 分類於 Computer Science ， Artificial Intelligence ， Edge Intelligence 文章字數： 686 所需閱讀時間 ≈ 1 分鐘

簡介

TensorRT（TensorRT：Tensor Runtime）是由NVIDIA開發的深度學習推理（Inference）優化庫，旨在提高深度學習模型的推理性能。它針對 NVIDIA GPU 進行了高度優化，可用於加速各種深度學習工作負載，包括圖像分類、目標檢測、自然語言處理等任務。

加速深度學習推理：TensorRT 通過對模型進行優化，包括網路結構剪枝、層融合和量化等技術，以提高推理性能。這使得深度學習模型在生產環境中能夠更快地進行推理，適用于即時應用。
支持多種深度學習框架：TensorRT 可與主流深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX）集成，從而可以在這些框架中訓練模型，然後使用 TensorRT 進行優化和推理。
精確度和性能權衡：TensorRT 允許使用者在精確度和性能之間進行權衡。你可以選擇通過降低精確度來獲得更高的推理速度，或者保持精確度以犧牲一些性能。
支持 INT8 和 FP16 推理：TensorRT 支持 INT8 和 FP16 推理，這些精度降低了模型的計算需求，從而提高了推理速度。
動態尺寸支援：TensorRT 可以處理動態輸入尺寸，這在某些應用中非常有用，因為輸入資料的尺寸可能會變化。
部署到嵌入式設備：除了用於伺服器和工作站的部署外，TensorRT 還可以用於嵌入式設備，如 NVIDIA 的 Jetson 系列，以在邊緣設備上運行深度學習模型。