Introduction TensorRT是NVIDIA提供在其GPU上进行推理加速的工具。 这里以超分辨率模型 Real-ESRGAN 为例介绍3种方式将PyTorch模型转为TensorRT优化的模型并测试性能。torch2trt 是NVIDIA-AI-IOT开源的项目,旨…
此外,借助 TensorRT 集成,Topaz Labs 的 Photo AI 和 Video AI 应用(例如照片降噪、锐化、照片超分辨率、视频慢动作、视频超分辨率、视频防抖等)在 RTX 上运行时,性能至高可提升 60%。将 Tensor Core 与 TensorRT 软件结合后,本地 PC 和工作站可获得卓越的生成式 AI 性能。此外,本地运行拥有以下优势:● ...
更快的RealCUGAN: RealCUGAN-TensorRT 为了完成我的自动追番的系统,自动从RSS下载、刮削之后,我希望能够进行超分辨率。 对比了一下最新的几个工作(包括CVPR24),发现效果最好的还是RealCUGAN。 在具体研究了一下RealCUGAN的代码之后,发现现在的几个相关项目实际上都没有对性能做出优化。注意到vs-mlrt实际上做了,...
与 Mac 相比,DaVinci Resolve 的神奇遮罩、光流 (Speed Warp) 和 Super Scale 等 AI 工具在 RTX GPU 上的运行速度提高了 50% 以上,最高可达在 Mac 上的 2.3 倍。 此外,借助 TensorRT 集成,Topaz Labs 的 Photo AI 和 Video AI 应用(例如照片降噪、锐化、照片超分辨率、视频慢动作、视频超分辨率、视频防抖...
TensorRT 创建模型，或将现有模型转换为 TensorRT 格式。ONNX 可以简化这一过程。最后，Nvidia 还宣布了其视频超分辨率的更新，现在支持 RTX 20 系列 GPU，并减少了原生伪影。这意味着即使在 1080p 显示器上观看 1080p 流，VSR 也能提供更清晰的图像。VSR 1.5 现已与 Nvidia 的最新驱动程序兼容。
此外,借助 TensorRT 集成,Topaz Labs 的 Photo AI 和 Video AI 应用(例如照片降噪、锐化、照片超分辨率、视频慢动作、视频超分辨率、视频防抖等)在 RTX 上运行时,性能至高可提升 60%。将 Tensor Core 与 TensorRT 软件结合后,本地 PC 和工作站可获得卓越的生成式 AI 性能。此外,本地运行拥有以下优势: ...
此外,借助 TensorRT 集成,Topaz Labs 的 Photo AI 和 Video AI 应用(例如照片降噪、锐化、照片超分辨率、视频慢动作、视频超分辨率、视频防抖等)在 RTX 上运行时,性能至高可提升 60%。 将Tensor Core 与 TensorRT 软件结合后,本地 PC 和工作站可获得卓越的生成式 AI 性能。此外,本地运行拥有以下优势: ...
此外,借助 TensorRT 集成,Topaz Labs 的Photo AI 和 Video AI 应用(例如照片降噪、锐化、照片超分辨率、视频慢动作、视频超分辨率、视频防抖等)在 RTX 上运行时,性能至高可提升 60%。 将Tensor Core 与 TensorRT 软件结合后,本地 PC 和工作站可获得卓越的生成式 AI 性能。此外,本地运行拥有以下优势: 性能增强...
4. **模型剪枝**：对于一些不需要精确推理的模型，例如在图像超分辨率或者语义分割等任务中，可以使用模型剪枝技术来减少模型的复杂性。TensorRT支持使用不同的剪枝策略，例如全局或局部剪枝，来减少模型的参数和计算量，从而提高推理速度。通过以上优化技术，TensorRT可以显著提高神经网络推理的速度，特别是在...
本文提供的示例应用程序可以在NVIDIA/ProViz-AI-SamplesGitHub repo 上找到。它演示了一个具有 AI 超分辨率模型的简单照片处理管道。它没有用户界面。相反,它是处理图像文件夹的命令行专用工具。 除了运行推理之外,它还演示了如何将预处理和后处理集成到这样的管道中。样本中的预处理和后处理...