首先看一下FP32精度: 再看下fp16的精度: 这里的绝对误差和相对误差容忍度设置的均为1e-3,精确到小数点后3位,可以看到上述onnx模型在转化为FP32的trt是没有大问题的,而FP16则有比较多的精度折损。 3.4 TensorRT的不足 (1)经过infer优化后的模型与特定GPU绑定,例如在1080TI上生成的模型在2080TI上无法使用;...
FP16 和 FP8 等操作精度对于 GPU 上的最佳性能尤为重要。在 TensorRT EP 中,必须在会话创建期间使用以下属性显式启用它们: OrtTensorRTProviderOptions trt_options{}; trt_options.trt_fp16_enable = 1; trt_options.trt_int8_enable = 1; 有关详细信息,请参见ONNX Runtime Performance Tuning。 结论 阅读...
One can override default values by setting environment variables ORT_TENSORRT_MAX_WORKSPACE_SIZE, ORT_TENSORRT_MAX_PARTITION_ITERATIONS, ORT_TENSORRT_MIN_SUBGRAPH_SIZE, ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE, ORT_TENSORRT_INT8_ENABLE, ORT_TENSORRT_INT8_CALIBRATION_TABLE_NAME, ORT_TENSORRT_INT8_USE_NATIVE_CALIBRA...
FP16 和 FP8 等操作精度对于 GPU 上的最佳性能尤为重要。在 TensorRT EP 中,必须在会话创建期间使用以下属性显式启用它们: OrtTensorRTProviderOptions trt_options{}; trt_options.trt_fp16_enable = 1; trt_options.trt_int8_enable = 1; 有关详细信息,请参见ONNX Runtime Per...
-GPU 3050Ti-CPU i7 11代-OS:Win10 64位-OpenVINO2021.4-ONNXRUNTIME:1.7-CPU-OpenCV4.5.4-Python3.6.5-YOLOX-TensorRT8.4.x 在三个推理平台上测试结果如下: 运行截图如下:onnxruntime推理 OpenVINO推理 TensorRT推理 - FP32 转威FP16 TensorRT推理 - FP16 ...
无论用什么框架训练的模型,推荐转为onnx格式,方便部署。 支持onnx模型的框架如下: TensorRT:英伟达的,用于GPU推理加速。注意需要英伟达GPU硬件的支持。 OpenVino:英特尔的,用于CPU推理加速。注意需要英特尔CPU硬件的支持。 ONNXRuntime:微软,亚马逊 ,Fac
运行时,配置 provder ,gpu_mem_limit参数来进行限制,比如2G显存 2147483648 2 * 1024 * 1024 * 1024 Python providers = [ ( "TensorrtExecutionProvider", { "device_id": 0, "trt_max_workspace_size": 2147483648, "trt_fp16_enable": True, ...
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。这次测试是在带有 ResNet 的 ...
onnx是一种通用的神经网络交换格式,可以让不同框架的模型在不同平台上运行。例如常见做法就是将Pytorch模型转成onnx,然后将onnx转成其他平台的模型。例如onnx通过atc转成.om文件在昇腾芯片上做推理,在传统GPU平台,也经常会将Onnx转成TensorRT engine来获得更低的推理延迟。 onnx-runtime是一种运行onnx的环境,理...
可以通过TensorRT提供的API进行定制化优化,如调整精度、启用FP16等。 部署推理:将优化后的模型部署到ONNX Runtime中进行推理。可以通过ONNX Runtime提供的API实现模型的加载、输入数据预处理和输出结果的解析,从而在百度智能云文心快码(Comate)平台上实现高效的文本生成或图像识别功能。 通过上述步骤,我们可以实现ResNet...