答:第一个用在调用cuda_runtime提供的API函数,所以,都会返回一个cudaError_t类型的变量,需要将变量传入到第一个函数,效验调用API是否正常执行。 第二个,使用在自己写的核函数时,自己写的,一般没有返回cudaError_t类型变量,不用传参,如果想知道错误,调用getlastcudaError(),获取系统给你报的错,所以,第二个在...
主要区别 应用场景:CUDA是一个通用的并行计算平台,可以用于各种计算任务,包括深度学习中的训练和推理。而TensorRT则专门用于深度学习模型的推理加速。 加速效果:相对于CUDA,TensorRT在深度学习推理方面的加速效果更为明显。这是因为TensorRT使用了更加高效的算法和技术,并且充分利用了GPU的硬件特性,如tensor core和深度学习...
1. 本地环境安装(ubuntu18.04) 以TensorRT-8.4.1.5.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4为例 记录于2023-08-31,此时间点以下说明均有效. 1.1 cuda本地安装 cuda下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 选择11.6版本(11.6版本链接:https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive?
virtual nvinfer1::ICudaEngine::~ICudaEngine ( ) virtualdefaultnoexcept Member Function Documentation ◆ createEngineInspector() IEngineInspector * nvinfer1::ICudaEngine::createEngineInspector ( ) const inlinenoexcept Create a new engine inspector which prints the layer information in an engine or...
cuda环境搭建,记录安装指定版本的TensorRT、cuda、cudnn,并安装多个不同版本,记录每次不同设备环境搭建。安装配置CUDA-BEVFusion环境等。 2、安装TensorRT 2.1下载 进入TensorRT官网,Release Notes :: NVIDIA Deep Learning TensorRT Documentation。不能下载的,创建一个账户即可。
选择CUDA Cores还是Tensor Cores、考虑前后处理的效率,以及进一步的性能分析和基准测试,都是确保模型在特定硬件上达到最佳性能的关键步骤。今天我将会为大家分享下模型部署的关键考虑与实践策略。 本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 笔者的一点个人理解 ...
近年来,深度学习在缺陷检测领域取得了显著的成果,而CUDA、cuDNN和TensorRT等工具则在这些成果的实现中发挥了关键作用。本文将对这些工具进行介绍,并提供安装与验证的详细步骤。 一、CUDA:通用计算平台 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的一种GPGPU(General-Purpose Graphics Processing Unit)编程平台...
这时,cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)就派上了用场。 cuDNN是NVIDIA专为深度学习设计的GPU加速库,它提供了一系列针对深度神经网络的高效运算函数。cuDNN通过对深度学习模型的计算进行优化,使得这些计算能够在GPU上更高效地执行。通过cuDNN,开发者可以在不需要深入了解底层GPU编程的情况下,轻松利用GPU加速深度...
TensorRT是一个用于高性能深度学习推断的库,通常与CUDA一起使用。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,用于在NVIDIA GPU上实现并行计算。TensorRT利用CUDA加速深度学习推断,利用GPU的并行计算能力来加快模型推断的速度。 TensorRT利用CUDA的并行计算能力来优化深度学习模型的推断过程,通过使用CUDA加速的操作来提高模型的...
CUDA和TensorRT都是由NVIDIA开发的用于加速深度学习推理的工具。 CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型,可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算任务,包括深度学习。CUDA提供了一组API和工具,使得开发者可以方便地在GPU上编写高效的并行代码。 TensorRT是NVIDIA开发的一个深度学习推理引擎,可以将训练好的深度学习模型...