首页 > 其他分享 >模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 性能优化

模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 性能优化

时间：2024-07-15 16:51:22浏览次数：10

标签：8.6 模型 TensorRT 版本 NVIDIA 优化

标签：8.6,模型,TensorRT,版本,NVIDIA,优化
From： https://www.cnblogs.com/ai-ldj/p/18303490

相关文章

模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 高级话题
......
算法学习笔记（8.6）-编辑距离问题
目录Question：动态规划思路：第一步：思考每轮的决策，定义状态，从而得到dp表第二步：找出最优子结构，进而推导出状态转移方程第三步：确定边界条件和状态转移顺序代码实现：图例：空间优化：代码如下编辑距离，也称为Levenshtein距离，指两个字符串之间互相转化的最少修改次数，通常用于在信......
模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 -Plugin
......
模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 5种工具
......
模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本
......
旷野之间19 - Nvidia 首席执行官建议不要学习编码
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......
模型部署 - TensorRT - C++版本与Python版本应如何选择
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......
模型部署 - TensorRT & Triton 学习
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......
模型部署 - TensorRT 简介及人脸推理简单示例
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......
模型部署 - TensorRT、OpenVINO 和 triton 之间的关系
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。......

赞助商

阅读排行