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 N...
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 Nvidia ...
所以我们来对推理的速度做一个简单的研究,这样可以了解 PyTorch 2.0 如何与其他推理加速器(如 Nvidia TensorRT 和 ONNX Runtime)是否还有差距。 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...
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 Nvidia ...
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。
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。
使用Torch-TensorRT 进行推理 基准测试结果 概括 相关资源 注:本文翻译自博客《Accelerating Inference Up to 6x Faster in PyTorch with Torch-TensorRT》。 我对Torch-TensorRT 感到兴奋,它是 PyTorch 与 NVIDIA TensorRT 的新集成,它可以用一行代码加速推理。PyTorch 是当今领先的深度学习框架,在全球拥有数百万用户。
在python和c++两种语言环境,将pytorch模型转化为tensorRT,能够帮助刚接触TensorRT的同学们快速上手。 一.简介 TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可...
TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架,其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快,比如你的模型测试一张图片的速度是50ms,那么用tensorRT加速的话,可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证,反正确实速度能提升不少。但是TensorRT坑爹的地方在于,有些模型操作是不支持的、又或者就算支持但是支持并不完善...