在CUDA 12(Windows) 上构建失败:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_35' 环境 【FastDeploy版本】:73f42e36beb959717f8a901251a12b0ff162e8d3 【编译命令】: cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 -DENABLE_ORT_BACKEND=ON -DENABLE_PADDLE_BACKEND=ON -DENABLE_OPENVINO_BACKEND...
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。 github.com/PaddlePaddle FastDeploy 一行命令实现自动压缩,充分利用硬件资源提升推理速度 FastDeploy 提升 AI 任务端到端...
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...
FastDeploy 集成了自动压缩工具,在参数量大大减小的同时(精度几乎无损),推理速度大幅提升。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。 https://github.com/PaddlePaddl...
CUDA >= 11.2 、cuDNN >= 8.0 、 Python >= 3.6 OS: Linux x86_64/macOS/Windows 10 🔸 Install FastDeploy SDK with both CPU and GPU support pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html 🔸 Conda Installation (Recommended✨) conda config --...
FastDeploy 集成了自动压缩工具,在参数量大大减小的同时(精度几乎无损),推理速度大幅提升。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。
aistudio上的GPU环境,目前只有A100 40G满足CUDA>=11.2要求 In [1] #安装FastDeploy-GPU版本 !pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html # 准备MODNet模型和推理示例代码 # 推理示例代码 !git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git %cd Fast...
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Looking in links: https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/gpu/develop.html Collecting paddlepaddle-gpu==0.0.0.post112 Downloading https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/develop/linux/linux-gpu-cuda11.2-cudnn8-mkl-gcc8.2-avx/paddlepa...
在参加黑客松比赛时,FastDeploy仓库[1]还没有集成RKNPU2的引擎。开发者需要使用RKNPU2从头编写代码。在参加完黑客松之后,我为FastDeploy仓库贡献了RKNPU2的后端推理引擎的代码,现在能直接使用FastDeploy快速开发基于RKNPU2的代码。本次教程将以贡献SCRFD模型[2]为例,教你如何给FastDeploy贡献代码。
FastDeploy 集成了自动压缩工具,在参数量大大减小的同时(精度几乎无损),推理速度大幅提升。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。