答:这里有个细节纠正一下,cuCtxCreate函数是CUDA driver api,而不是(运行时)CUDA runtime api。有一个技巧时cu开头的一般是CUDA driver api,比如cuCtxCreate。cuda开头的一般是CUDA runtime api,比如cudaMemcpy cuda第一次使用有关CUDA的API时,会做很多一些额外的处理有些我们看不见。一开始使用一些kernel的时候...
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...
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); context->enqueueV2(buffers, stream, nullptr); cudaStreamEndCapture(stream, ...
capturing, especially those containing loops or recurrent parts.trtexecprovides example code about checking whether the built TensorRT engine can be compatible with CUDA graph capture at runtime. When CUDA graph capture fails, the inference will fallback to be launched without using CUDA graph launch...
第一步同样是下载。根据你的cuda版本和cudnn版本去TensorRT的官网https://developer.nvidia.com/tensorrt选择对应版本的安装包。 进行解压 解压命令如下:tar -zxvf TensorRT.tar.gz 环境变量设置 完成解压后依旧要添加到环境变量中: 退出保存后:source /etc/profile ...
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...
--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>:并行运行多个流的推理。 --verbose:打开详细日志记录。
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...
docker run -it --gpus all -v /path/to/this/folder:/trt_optimize nvcr.io/nvidia/tensorrt:-py3 trtexec --onnx=resnet50.onnx \ --saveEngine=resnet50.engine \ --explicitBatch \ --useCudaGraph 要使用 FP16 ,请在命令中添加--fp16。在继续下一步之前,您必须知道网络输入层和输出层的名称,...
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...