TensorRT 的enqueuev2()方法支持对不需要 CPU 交互的模型进行 CUDA 图捕获。例如: C++ // Capture a CUDA graph instance cudaGraph_t graph; cudaGraphExec_t instance; cudaStreamBeginCapture(stream, cudaStreamCaptureModeGlobal); c
例如,设置--warmUp=0 --duration=0 --iterations允许用户准确控制运行推理的迭代次数。 --useCudaGraph:将推理捕获到 CUDA 图并通过启动图来运行推理。当构建的 TensorRT 引擎包含 CUDA 图捕获模式下不允许的操作时,可以忽略此参数。 --noDataTransfers:关闭主机到设备和设备到主机的数据传输。 --streams=<N>:...
CUDA graph 的使用需要依次进行三个阶段,一是图定义,借助 stream 捕获一系列的计算过程。二是图实例化,会将捕获到的计算过程验证和优化,并执行大部分工作时的设置和初始化,最后会生成一个可执行的计算图。三是图执行,我们在 stream 中实际执行前面生成的可执行图,这个可以重复多次的运行 下图代码中第2到第9行使...
When CUDA graph capture fails, the inference will fallback to be launched without using CUDA graph launch. You can execute trtexec with the --useCudaGraph argument to get the inference performance of your workload with CUDA graphs. This argument may be ignored when the built TensorRT engine ...
试试fp16, int8这种量化参数来试试量化,cuda-graph来试试kernel launch的隐藏,builderOptimizationLevel的等级设置高一点等等。光靠参数优化还是有点局限。可以看看模型架构是否有冗长。 15、问题描述如下:在取出A矩阵的i,k的值的时候为什么是(float)_A[i*_wa+k],而不是(float)_A[i+k] //C = A*B void...
Environment TensorRT docker version version: 22.08 TensorRT version: 8.4.2. NVIDIA GPU:NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti GPU Memory: 15.4 GiB NVIDIA Driver Version:520.61.05 CUDA Version:11.08 Operating System:Ubuntu 20.04 LTS Python Version:3...
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...
TensorRT 基于 CUDA，NVIDIA 的并行编程模型，能够利用 CUDA-X AI 中的库、开发工具和技术，为人工智能、自动机器、高性能计算和图形优化所有深度学习框架的推理。TensorRT的部署分为两个部分：1. 优化训练好的模型并生成计算流图 2. 使用TensorRT Runtime部署计算流图 TensorRT的部署流程：TensorRT的模型导入流程：Ten...
但除非特别的小,一般关联不是那么大。试试fp16, int8这种量化参数来试试量化,cuda-graph来试试kernel launch的隐藏,builderOptimizationLevel的等级设置高一点等等。光靠参数优化还是有点局限。可以看看模型架构是否有冗长。 15、问题描述如下:在取出A矩阵的i,k的值的时候为什么是(float)_A[i*_wa+k],而不是(...
cudaStreamSynchronize(stream); auto endTime = std::chrono::high_resolution_clock::now(); float totalTime = std::chrono::duration(endTime - startTime).count(); 如果设备上一次只发生一个推理,那么这可能是一种简单的方法来分析各种操作所花费的时间。推理通常是异步的,因此请确保添加显式 CUDA 流或...