tensorrt和cuda的区别 tensorrt和cuda的区别 TensorRT和CUDA是深度学习和高性能计算领域中两个非常重要的技术，但它们有着不同的功能和应用场景。1.定义与基本概念 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它允许开发人员利用NVIDIA GP
CUDA 图减少了网络内所有内核的 CPU 启动开销。虽然第一次发布有捕获 CUDA 图的开销,但所有以下推论都从中受益。 性能增益的大小在很大程度上取决于所使用的网络。对于正在处理多帧的视频处理工作负载,值得尝试 CUDA 图。 虽然在两个 EP 上通常都可以使用 CUDA 图,但它仅在 CUDA 到enab...
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...
它包含的信息特定于目标构建器设备、CUDA 和 TensorRT 版本,以及可以更改层实现的BuilderConfig参数,例如BuilderFlag::kTF32或BuilderFlag::kREFIT。 如果有其他层具有相同的输入/输出张量配置和层参数,则 TensorRT 构建器会跳过分析并重用重复层的缓存结果。如果缓存中的计时查询未命中,则构建器会对该层计时并更新缓存...
首先确定需要的TensorRT版本,后选择cuda和cudnn版本. 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 ...
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...
@CUDA程序助手tensorrt和CUDA的区别 CUDA程序助手 嘿,小伙伴!CUDA和TensorRT都是NVIDIA家的宝贝,不过它们各有千秋哦。 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的一个并行计算平台和编程模型。它超级强大,能让开发者利用GPU的并行计算能力来加速各种计算任务,深度学习只是其中之一。简单来说,CUDA就像是一座...
这里下载的是 TensorRT-8.5.3.1.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6.zip,解压后,将文件夹中的 lib 目录加入到系统环境变量 PATH 中 在这里插入图片描述 同时将 lib 下的文件拷贝到 cuda 安装目录下的 bin 文件夹下,比如我这里的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin ...
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。本文为大家分享下模型部署的关键考虑与实践策略。 笔者的一点个人理解 模型部署与优化是当前许多自动驾驶公司投入人力物力去做的模块,如何将模型高效部署在特定的芯片上至关重要。深度...
所以,有必要将硬件满负荷调用起来,也就是流水起来。而这种编程模式就是所谓的CUDA Streams。 上图的下半部分画出了流水后的时序图。它只是将Kernel执行和D2H并行了起来,也就是纵向看,每个时刻最多只有2个任务在同时执行,我们可以说它是两级流水(2 streams)。如果我们想进一步提升性能,可以将并行度进一步提高到3级...