本文将yolov8n.pt模型分别导出ONNX、OpenVINO-FP32、OpenVINO-int8、TensorRT这4种格式,加上原生pytorch格式的yolov8n.pt模型,共5种格式模型。分别在CPU与GPU上进行了推理测试,测试结果如下表: 为了更直观的进行推理结果展示,我们直接将表格结果显示为图标形式,绘图代码如下: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyas...
1)在CPU中处理好输入(数据读入、标准化、Bert分词等); 2)利用TensorRT的推理SDK中common模块进行输入和输出GPU显存分配。 执行推理: 1)将CPU的输入拷贝到GPU中; 2)在GPU中进行推理,并将模型输出放入GPU显存中。 推理后处理: 1)、将输出从GPU显存中拷贝到CPU中; 2)在CPU中进行其他后处理。 4.实验验证 下图...
对支持并行计算的GPU来说还可以通过CUDA机制对这类算子加速,对于一些AI加速芯片来说只能通过ARM核CPU来加速,ARM CPU也能提供SIMD来加速但性能并不够好。这次测试的模型在提供11T半精度算力的华为Atlas200上推理速度为200ms左右,同只有1.1T单精度算力的GTX750相近。通过分析可以找到在Atlas200上运行耗时的算子为Instance...
Triton Inference Server 推理服务部署 创建在线服务 创建服务时,模型来源选择 CFS,选择模型选择 CFS 上转换好的 Triton 模型包路径。 运行环境选择刚才的自定义镜像或内置镜像内置 / TRION(1.0.0) / 23.10-py3-trtllm-0.7.1。 算力资源根据实际拥有的资源情况选择,CPU 不低于 8 核,内存不小于 40 G,GPU 推荐...
TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款高性能深度学习推理引擎,旨在优化神经网络模型并加速其在 NVIDIA GPU 上的推理性能。它支持多种深度学习框架,并提供一系列优化技术,以实现更高的吞吐量和更低的延迟。 一、TensorRT简介 TensorRT(NVIDIA Tensor Runtime)是由 NVIDIA 开发的一款高性能深度学习推理库,用于在 NVIDIA GPU ...
OpenVINO工具套件全称是Open Visual Inference & Neural Network Optimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计算机视觉、实现神经网络模型优化和推理计算(Inference)加速的软件工具套件。由于其商用免费，且可以把深度学习模型部署在英尔特CPU和集成GPU上，大大节约了显卡费用，所以越来越多的深度学习应用...
可能需要考虑在推理初始化之前和推理完成之后在 GPU 和 CPU 之间传输数据所需的时间。 一般会预取数据到 GPU,然后计算与数据迁移同时进行,可以显著降低数据传输开销。 函数cudaEventElapsedTime 返回在 CUDA 流中两个过程交叠进行的时间--->即实际计算用时。 launch...
OpenVINO是一个Pipeline工具集,同时可以兼容各种开源框架训练好的模型,拥有算法模型上线部署的各种能力,只要掌握了该工具,你可以轻松的将预训练模型在Intel的CPU上快速部署起来。 对于AI工作负载来说,OpenVINO提供了深度学习推理套件(DLDT),该套件可以将各种开源框架训练好的模型进行线上部署,除此之外,还包含了图片处理工...
// 给模型输出数据分配相应的CPU内存 float*output_buffer =newfloat[output_size](); 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,...
我们推理的时候都需要借助额外的硬件设备来达到高速推理,如GPU,NPU等,此时就需要再CPU和这些硬件设备进行交互;以GPU为例,推理时需要将CPU中的数据copy到GPU显存中,然后进行模型推理,推理完成后的数据是在GPU显存中,此时又需要将GPU显存中的数据copy回cpu中。