从性能角度来看,TensorRT C++版本和Python版本之间确实存在一些差异:
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C++版本性能更优:
- TensorRT C++版本使用了更底层的API,可以更好地利用硬件特性,进行更深层的优化。
- C++版本在内存管理、CPU-GPU数据传输等方面更加高效,这些都可以带来更好的推理性能。
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Python版本更易用:
- Python版本利用了TensorRT Python绑定,使用起来更加简单易用。
- 开发人员可以更方便地集成到Python环境中,与其他Python库进行交互。
总的来说,对于追求极致性能的场景,使用TensorRT C++版本更合适。而对于快速原型开发或者与Python生态更好集成的场景,使用TensorRT Python版本会更方便。
具体差异主要体现在:
- 吞吐量:C++版本通常能提供更高的吞吐量。
- 延迟:C++版本通常能提供更低的延迟。
- 开发效率:Python版本更加易用,开发效率更高。
所以在选择使用TensorRT的C++还是Python版本时,需要根据具体的业务需求和性能要求进行权衡取舍。如果追求极致性能是首要目标,那么C++版本会是更好的选择;如果开发效率和与Python生态的集成更重要,那么Python版本会更合适。
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