ONNX 运行时同时支持 DNN 和传统 ML 模型,并与不同硬件上的加速器(例如,NVidia GPU 上的 TensorRT、Intel 处理器上的 OpenVINO、Windows上的DirectML等)集成。 ONNX Runtime类似于JVM,其将统一的ONNX格式的模型包运行起来,包括对ONNX 模型进行解读,优化(融合conv-bn等操作)和运行。 在Python使用使用onnxrun...
run(None, {input_name: input_data}) 三、TensorRT GPU推理 TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能深度学习推理引擎,它针对NVIDIA GPU进行了优化,可以大大提高推理速度。 安装教程: TensorRT的安装稍微复杂一些,你需要先安装TensorRT的Python API,然后再安装TensorRT的运行时库。以下是安装TensorRT的示例代码: # 安装TensorR...
Github地址:https://github.com/NVIDIA/TensorRT 1.3 Yolov5两种部署方式比较: Tensorrt 优点:在GPU上推理速度是最快的;缺点:不同显卡cuda版本可能存在不适用情况; ONNX Runtime优点:通用性好,速度较快,适合各个平台复制; 2.Yolov5 ONNX Runtime部署 源码地址:https://github.com/itsnine/yolov5-onnxruntime ...
正如在End-to-End AI for NVIDIA-Based PCs系列的上一篇文章中所解释的, ONNX Runtime 中有多个执行提供程序( EP ),它们支持针对给定部署场景使用特定于硬件的功能或优化。本文介绍了CUDA EP和TensorRT EP,它们使用了高度优化的 NVIDIA 推理库和各自的硬件功能,如 Tensor Core 。 除了NVIDIA 硬件上的最佳性能外...
在TensorRT 8.5 及更高版本中, cuDNN 和 cuBLAS 内核是可选的添加,以减少 TensorRT 库的部署大小。目前, ONNX Runtime 使用 TensorRT 8.4 ,没有公开的选项来启用或禁用特定库。 图1 。 NVIDIA 推理堆栈 部署注意事项 为了部署 CUDA EP ,您只需提供相应的库和 ONNX 文件。为了在...
ONNX 运行时中的 TensorRT 执行提供程序利用 NVIDIA 的TensorRT深度学习推理引擎来加速其 GPU 系列中的 ONNX 模型。Microsoft 和 NVIDIA 密切合作,将 TensorRT 执行提供程序与 ONNX Runtime 集成。 Install Jetson Zoo中的 Jetpack 提供了预构建的包和 Docker 映像。
其中一部分原因是官方文档比较杂乱;另一部分原因就是TensorRT比较底层,需要一点点C++和硬件方面的知识,学习难度会更高一点。我们做的开放神经网络交互工具包GPU版本,在GPU上做推理时,ONNXRuntime可采用CUDA作为后端进行加速,要更快速可以切换到TensorRT,虽然和纯TensorRT推理速度比还有些差距,但也十分快了。如此可以大...
我们使用 Nebuly 的开源库 Speedster 运行了一些推理测试,对于这个我们这个测试,Speedster 允许我们运行 TensorRT、ONNX Runtime,并将它们与 16 位和 8 位动态和静态量化相结合(仅用 2 行代码)。在测试期间,我们还使用 Speedster 收集有关顶级策略的性能信息,以减少推理延迟。
CPU上速度最快的是OpenVINO GPU上速度最快的是TensorRT 能不改代码,同时支持CPU跟GPU推理是ONNXRUNTIMEOpenCV DNN毫无意外的速度最慢(CPU/GPU)
解决:目前没有好的解决办法 设置opset_version=10,使用nearest上采样可以运行 更新:在https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/284,开发者回复说 TensorRT only supports assymetric resizing at the moment,也就是说nearest是可以用的,但是bilinear上采样还没有得到TensorRT的支持。