NVIDIA TensorRT 10.0升级-可用性、性能和AI模型支持 NVIDIA今天宣布了最新版本的NVIDIA TensorRT(NVIDIA TensorRT),这是一套用于高性能深度学习推理的API生态系统。TensorRT包括推理运行时和模型优化,可以为生产应用提供低延迟和高吞吐量。 本文概述了此次发布的主要功能和升级,包括更简单的安装、提高的可用性、改进的性能...
预计在5月下旬推出的TensorRT-LLM 0.10版本,将会支持更多新发布的AI模型,例如Meta Llama 3、Google CodeGemma、Google RecurrentGemma,以及Microsoft Phi-3等。 此外,新版本还增加了对混合专家(MoE)的FP8支持,从而进一步提升了模型的性能和灵活性。其C++运行时以及NVIDIA Triton后端现已支持编码器-解码器模型,并能在运...
NVIDIA不断致力于改进TensorRT,为用户提供优化其深度学习模型的最新工具和功能。通过新的硬件和版本兼容性功能和其他改进,TensorRT 8.6无疑将成为在人工智能领域工作的开发人员和研究人员的游戏规则改变者。
NVIDIA TensorRT is a C++ library that facilitates high performance inference on NVIDIA GPUs. It is designed to work in connection with deep learning frameworks that are commonly used for training. TensorRT focuses specifically on running an already train
模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 性能优化 分类: 深度学习 , 机器视觉(CV) , TensorFlow , PyTorch , 强化学习 , 模型部署 , TensorRT , 模型优化 , OpenVINO , TriTon 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 lvdongjie-avatarx 粉丝- 30 关注- 0 +加关注 0 0 升级成为...
在AI模型支持方面，NVIDIA TensorRT LLM 0.10版本将推出，支持最新发布的AI模型，包括Meta Llama 3、Google CodeGemma和Google RecurrentGemma，以及Microsoft Phi-3。此外，TensorRT 10.0增加了对FP8的专家混合体（MoE）支持，并在C++运行时和NVIDIA Triton中实现了编码器-解码器模型的空中批处理后端。此...
1. 进行不兼容的 API 或 ABI 更改时的主要版本2. 以向后兼容的方式添加功能时的 MINOR 版本3. 进行向后兼容的错误修复时的 PATCH 版本请注意,语义版本控制不会扩展到序列化对象。要重用计划文件和时序缓存,版本号必须在主要版本、次要版本、补丁版本和内部版本之间匹配(安全运行时有一些例外情况,详见 NVIDIA ...
前言:7月20日,NVIDIA发布了最新一代的 TensorRT 8.0版本,将高速率、低延迟优化做到极致。 TensorRT 8.0使用量化感知训练,实现了与 FP32 相当的精度和 INT8 精度,相比7.0版本运行速度和精准度都提升了1倍。加速支持大量推理模型,其中基于BERT模型的推理速度提高 2 倍。
对应的tensorrt release版本: https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tensorrt/tags 在这里查看triton镜像中包含哪些内容: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/index.html
在 Linux 上,最容易入门的地方是从 GPU 容器注册表(在 NGC 上)下载 GPU – 加速的PyTorch 容器和 TensorRT 集成。该链接将具有容器的更新版本,但为了确保本教程正常工作,我们指定了用于此文章的版本: # Pull PyTorch container docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:20.07-py3...