In order to run inference, use the interfaceIExecutionContext. In order to create an object of typeIExecutionContext, first create an object of typeICudaEngine(the engine). The builder or runtime will be created with the GPU context associated with the creating thread.Even though it is possi...
到这一步,如果你的输入数据已经准备好了,那么就可以调用TensorRT的接口进行推理了。通常情况下,我们会调用IExecutionContext对象的enqueueV2()函数进行异步地推理操作,该函数的第二个参数为CUDA流对象,第三个参数为CUDA事件对象,这个事件表示该执行流中输入...
input, batchSize *3* IN_H * IN_W * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));context.enqueue(batchSize, buffers, stream, nullptr);CHECK(cudaMemcpyAsync(output, buffers[outputIndex], batchSize *3* IN_H * IN_W /4* sizeof(float...
到这一步,如果你的输入数据已经准备好了,那么就可以调用TensorRT的接口进行推理了。通常情况下,我们会调用IExecutionContext对象的enqueueV2()函数进行异步地推理操作,该函数的第二个参数为CUDA流对象,第三个参数为CUDA事件对象,这个事件表示该执行流中输入数据已经使用完,可以挪作他用了。如果对CUDA的流和事件不了解,...
context.enqueue(batchSize, buffers, stream, nullptr); CHECK(cudaMemcpyAsync(output, buffers[outputIndex], batchSize * OUTPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream)); cudaStreamSynchronize(stream); // release the stream and the buffers ...
cudaStreamCreate为每个独立批次创建一个 CUDA 流,并为每个独立批次创建一个IExecutionContext。 IExecutionContext::enqueue从适当的IExecutionContext请求异步结果并传入适当的流来启动推理工作。 在所有工作启动后,与所有流同步以等待结果。执行上下文和流可以重用于以后的独立工作批次。
(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream); //执行推理 context->enqueueV3(stream); cudaStreamSynchronize(stream); float rst[10]; cudaMemcpyAsync(&rst, buffers[outputIndex], 1 * 10 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream); cout << file_name << " 推理结果: " << softmax(rst) ...
context->enqueueV2(buffers, stream, nullptr); 通常在内核之前和之后将登录后复制cudaMemcpyAsync()排入队列以从 GPU 中移动数据(如果数据尚不存在)。登录后复制enqueueV2()的最后一个参数是一个可选的 CUDA 事件,当输入缓冲区被消耗时发出信号,并且可以安全地重用它们的内存。
context.enqueue(batchSize, buffers, stream, nullptr); 1. 通常在kernels之前和之后来enquque异步memcpy()以从GPU移动数据(如果尚未存在)。 enqueue()的最后一个参数是一个可选的CUDA事件,当输入缓冲区被消耗且它们的内存可以安全地重用时这个事件便会被信号触发。
context->enqueueV2(&buffers[0], stream, nullptr); cudaStreamSynchronize(stream); auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); float totalTime = std::chrono::duration<float, std::milli> (endTime - startTime).count(); ...