在TensorRT中,多线程推理是一种常用的优化技术,可以进一步提高推理性能。 多线程推理是通过同时使用多个线程并行地执行推理任务来加速推理过程。在深度学习推理中,模型的推理过程通常是非常耗时的,尤其是在大规模的神经网络模型和大量输入数据的情况下。通过利用多线程,可以将推理任务分配给多个线程并行处理,从而提高整体的...
多线程性能分析: 首先来看看不同线程(从1到8)下的推理时间对比: 不难看出,随着线程数的增加,推理时间也在不断增加。经过估算,对于我的4060显卡而言,相同吞吐量下用时最短的是2个线程或3个线程。 从TensorRT的推理过程分析,随着线程数的增加,从CPU到GPU的数据传输开销会变大,导致时间增加。 从GPU工作原理来看...
下面我会从几个方面来介绍C++中如何使用TensorRT进行多线程推理。 首先,要使用多线程推理,需要在C++中使用适当的多线程库,比如C++11标准库中的std::thread。可以创建多个线程来同时进行推理任务,每个线程处理一个独立的推理任务,从而提高整体的推理速度。在创建线程时,需要注意线程的同步和资源的管理,以避免出现竞争...
#1. python的线程属于内核级别的,即由操作系统控制调度(如单线程遇到io或执行时间过长就会被迫交出cpu执行权限,切换其他线程运行) #2. 单线程内开启协程,一旦遇到io,就会从应用程序级别(而非操作系统)控制切换,以此来提升效率(!!!非io操作的切换与效率无关) 1. 2. 对比操作系统控制线程的切换,用户在单线程内...
python tensorrt异步多线程推理 ```python import torch import tensorrt as trt def create_tensorrt_engine(model): """ 创建一个 TensorRT 引擎 参数: model (torch.nn.Module):PyTorch 模型 返回: trt.Engine:TensorRT 引擎 """ # 编译模型 torch.save(model.state_dict(), "model.pth") engine = trt...
之前分享了利用FastDet&tensorrt多线程推理的代码,本想着继续学习yolo&tensorrt多线程的代码,但是现在shouxieai直接开源的该项目,而且还包含yolov8实例分割的代码。因此本文主要是对项目代码进行梳理,一方面加深自己对多线程、cuda编程的理解,另一方面希望给有需要的同学提供帮助。本文主要对项目整体的框架进行说明,后续的文...
在上个博客介绍了yolo&tensorrt多线程推理代码,成功运行infe代码之后,本文将继续学习实现代码,主要学习单张图片推理的内容,对应的代码为 src/main.cpp中的single_inference函数 yolo&tensorrt项目代码:github.com/shouxieai/in 第一部分代码:blog.csdn.net/weixin_42、实现代码学习 yolo.hpp // 实例分割结果 struct ...
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Qt ffmpeg yolov5 tensorrt 高性能部署,使用tensorrt推理yolov5模型,封装成了dll, 支持多窗口多线程推理,本项目为4窗口版,各个窗口支持识别类别,阈值,roi区域等设置。算法支持onnxruntime,tensorrt推理,以及推理加deepsort,byte
0. c++多线程推理的设计思路(配合tensorRT部署框架trtpy的课程使用)#学习 #每天进步一点 #停课不停学 #高效学习 #编程 - 手写AI于20220322发布在抖音,已经收获了649个喜欢,来抖音,记录美好生活!