首先,我们需要将训练好的超分模型导入到TensorRT中。然后,TensorRT会对模型进行优化,包括层融合、精度校准等。最后,我们可以将优化后的模型部署到生产环境中,通过GPU进行高效的推理。 在实际应用中,使用TensorRT加速AI模型的推理,可以显著提高图像超分的速度和效率。例如,在一张1080P的图片上进行4倍超分,未使用TensorRT...
为了更直观地展示TensorRT的加速效果,我们进行一个简单的实例演示。首先,我们使用PyTorch训练一个图像超分模型,并在CPU上进行推理。然后,我们将模型转换为TensorRT格式,使用TensorRT构建推理引擎,并在GPU上进行推理。通过比较两者的推理时间,我们可以清晰地看到TensorRT的加速效果。 四、实践建议 在使用TensorRT加速AI模型时,...
可见fp16很有用,启用fp16相较于fp32有了进一步的4.5倍加速。 对于比较知名的视频超分网络EDVR,运行于T4,fp32精度有1.1倍加速,这不是很明显;但fp16精度有2.7倍加速,启用fp16相较于fp32有了进一步的2.4倍加速。 可以看出不同模型的加速效果不同,一般来说卷积模型加速较为显著,而含大量数据拷贝的模型加速效果一...
探讨TensorRT加速AI模型的简易方案 — 以图像超分为例 AI模型近年来被广泛应用于图像、视频处理,并在超分、降噪、插帧等应用中展现了良好的效果。但由于图像AI模型的计算量大,即便部署在GPU上,有时仍达不到理想的运行速度。为此,NVIDIA推出了TensorRT,成倍提高了AI模型的推理效率。本次LiveVideoStack线上分享邀请到...
BasicSR超分项目地址: xinntao/BasicSRgithub.com/xinntao/BasicSR 其中inference目录下有ESRGAN/StyleGAN2/DFDNet/RIDNet的推理代码,本文主要是记录ESRGAN的TensorRT转化过程。 2. 转换思路 ESRGAN 推理时的流程,其中RRDBNet是构成ESRGAN的主要网络结构 由上图可以发现,为了转换到TensorRT模型,主要需要做以下三部分工作...
广东三维家信息科技有限公司(以下简称“三维家”),通过采用 NVIDIA GPU 和 NVIDIA 推理加速引擎 TensorRT,提升了家装设计效率,使超分渲染整体时间比常规渲染节省了 50% 以上;并借助 NVIDIA RTX A6000 和 NVIDIA A40 GPU 光追实时渲染技术,开发了家装设计营销的应用软件,降低了设计师与消费者的沟通成本。此外,三维家还...
转化好之后,简单测试下FP32的结果是正确的,看起来不错,对比了下FP32与TensorFlow原生推理的精度,精度相差不多(万分之一的差距),还是有使用价值的。 简单测一下速度,嗯…相较TensorFlow原来差不多500Q的速度,FP32也才550Q,提升10%不到啊。 还咩有具体看每个层的耗时,老潘初步推断,整个模型中的op比较多也比...
DH_Live整合包,模型训练,面部超分,接入GPT-SoVITS-V2,AI数字人,AI主播,AI带货,唇形同步,唇形合成,音频驱动视频 05:09 FaceFusion3.0.0,Tensorrt加速,Cuda12.6优化,实时换脸,现役最强AI换脸,表情修改,视频换脸,年龄修改,面部遮挡换脸 05:25 DH_Live整合包配合RunWay模型量产数字人,AI数字人,AI主播,AI带货,唇形...
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cudaMalloc(&buffers[outputIndex], h * 2 * w * 2 * sizeof(float));//超分后的大小 //创建cuda流 cudaStream_t stream; cudaStreamCreate(&stream); //复制图片数据到GPU cudaMemcpyAsync(&buffers[inputIndex], &over[0], h * w * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream); ...