模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 5种工具

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50年前出现的许多技术都遵循了两种轨迹之一：它们要么发展以跟上现代的步伐，要么消失得无影无踪。一个例子是1938年推出的第一台可编程机械计算机。由于内存限制，它的操作能力有限，而且重量很重，很难想象今天在我们的家中或工作场所放置这样的设备。确实，有许多技术远见者对计算......

从性能角度来看,TensorRTC++版本和Python版本之间确实存在一些差异:C++版本性能更优:TensorRTC++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。Python版本更易......

先介绍TensorRT、Triton的关系和区别：TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。主要优化手段如下： Triton：类似于TensorFlo......

   TensorRT是Nvidia开发的一个高性能深度学习推理引擎。它主要用于优化和部署已经训练好的深度学习模型，提高模型在NVIDIAGPU硬件上的推理性能。 TensorRT的主要功能和特点包括：  1.模型优化    TensorRT提供了一系列优化技术，包括层融合，张量格式化，kern......

1.共同目标-深度学习模型部署优化   这三者都是用于优化和部署深度学习模型的工具和框架，目标是提高模型在服务端的推理性能。2.技术侧重点不同TensorRT侧重于针对NvidiaGPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。OpenVINO则针对InterCPU和FPGA等硬件进行模拟优化。......

1.简述所谓硬件解码就是利用专用的硬件(比如说nvenc)进行解码区别与利用通用计算单元进行解码（CPU，cuda）2.所需要的sdkcuda11.1nvccffmpeg5.1.2nv-codec-header11.1.5.2下载位置4.安装ffnvcodec省略安装cuda和nvcc的方法显卡驱动最好大于430.1.4安装ffnvc......

欢迎来到雲闪世界。人工智能（AI）和机器学习（ML）正以前所未有的速度改变我们的世界。为  欢迎来到雲闪世界。了支持这些技术的进步，计算能力的需求也在不断增加。2023年3月，AWS和NVIDIA宣布了一项深度合作，重点是构建最具可扩展性的按需AI基础设施，专为训练日益复杂的大型语言模型（LLM......

问题使用docker对runtime进行封装，程序需要用到GPU且在host正常运行,在容器内则报错:Cannotloadlibnvcuvid.so.1[hevc_cuvid@0x559da3fbd80]Failedloadingnvcuvid.terminatecalledafterthrowinganinstanceof'std::runtime_error'what():failedtoopenavcod......

NVIDIAH100TensorCoreGPU的特性概括如下：先进的制造工艺与规模：H100基于NVIDIAHopper架构，采用台积电定制的4N工艺，集成高达800亿个晶体管，是目前世界上最为先进的芯片。性能飞跃：针对大规模人工智能（AI）和高性能计算（HPC）应用，H100相较于上一代A100TensorCoreGPU实现了数......