使用CUDA加速优化预处理和后处理模块,将YOLO系列的模型推理加速整体从41ms优化到25ms。端到端的优化策略,彻底解决AI部署落地中的性能难题。更多性能优化,欢迎关注GitHub了解详情 http://weixin.qq.com/q/02x6nO8FIFfSD10000M07c (二维码自动识别) 3步部署实战篇CPU/GPU部署实战(以YOLOv7为例) 安装FastDeploy部署...
但也正如上文提到，模型推理只是端到端部署中的一个环节，所以FastDeploy在端到端的全流程部署上做了大量优化工作，并且对于此前飞桨的CV模型部署代码进行了全面优化升级。在CPU上，对预处理操作进行融合，减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上，飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化，实现了服务端上...
在GPU上,飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化,实现了服务端上模型端到端部署性能的大幅提升。在移动端,飞桨与百度视觉技术部合作,通过百度在业务实践中自研打磨的高性能图像预处理库FlyCV,显著提升图像数据预处理的性能。 总体而言,本次全新发布的FastDeploy部署套件可以满足开发者全场景的高性能部署需求,大幅提升在...
在CPU上,对预处理操作进行融合,减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上,飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化,实现了服务端上模型端到端部署性能的大幅提升。在移动端,飞桨与百度视觉技术部合作,通过百度在业务实践中自研打磨的高性能图像预处理库FlyCV,显著提升图像数据预处理的性能。 总体而言,本次...
在CPU上,对预处理操作进行融合,减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上,飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化,实现了服务端上模型端到端部署性能的大幅提升。在移动端,飞桨与百度视觉技术部合作,通过百度在业务实践中自研打磨的高性能图像预处理库FlyCV,显著提升图像数据预处理的性能。
在CPU上,对预处理操作进行融合,减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上,飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化,实现了服务端上模型端到端部署性能的大幅提升。在移动端,飞桨与百度视觉技术部合作,通过百度在业务实践中自研...
在CPU上,对预处理操作进行融合,减少数据预处理过程中内存创建、拷贝和计算量。在GPU上,飞桨引入了自定义的CUDA预处理算子优化,实现了服务端上模型端到端部署性能的大幅提升。在移动端,飞桨与百度视觉技术部合作,通过百度在业务实践中自研打磨的高性能图像预处理库FlyCV,显著提升图像数据预处理的性能。
查看CUDA的版本 三、下载 FastDeploy 预编译 C++ 库 fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1.zip:https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-win-x64-gpu-0.2.1.zip。这里我们使用的是支持 GPU 的版本。 FastDeploy 预编译 C++ 库 下载完成后,解压到本地,以备后用。
Error response from daemon: manifest for registry.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy:1.0.2-gpu-cuda11.4-trt8.4-21.10 not found: manifest unknown: manifest unknown for paddlepaddle/fastdeploy:1.0.1-gpu-cuda11.4-trt8.4-21.10 docker run -it --net=host --privileged --gpus all --name fastdeploy...
jetson-nano中已经安装了cuda10.2版本,但是此时你如果运行 nvcc -v是不会成功的,需要你把cuda的路径写入环境变量中.os中自带vim工具 ,所以运行下面的命令编辑环境变量sudo vim ~/.bashrc 在最后添加 export openblas_coretype=armv8 export cuda_home=/usr/local/cuda-10.2 export ld_library_path=/usr/local/...