为了实现异步推理,TensorRT提供了execute_async和execute_async_v2这样的API。 execute_async_v2是TensorRT异步推理的一种实现方式。在异步推理中,程序的执行并不严格按照从上到下的过程。例如,当连续输入多张图片时,异步会开启多线程,提前处理数据,而同步会等待处理完结果再去获得下一张。 这个API的原理主要是通过将...
context->enqueueV2(&buffers[0], stream, &inputReady); Python context.execute_async_v2(buffers, stream_ptr, inputReady) 6.12. Engine Inspector TensorRT 提供IEngineInspectorAPI 来检查 TensorRT 引擎内部的信息。从反序列化的引擎中调用createEngineInspector()创建引擎inspector,然后调用getLayerInformation()或...
def do_inference(context, h_input, h_output, d_input, d_output, stream): cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream) context.execute_async_v2(bindings=[int(d_input), int(d_output)], stream_handle=stream.handle) cuda.memcpy_dtoh_async(h_output, d_output, stream) stream.synch...
context.execute_async_v2(bindings=yolo_bindings, stream_handle=stream.handle) stream.synchronize() end_t = time.time() # Transfer predictions back from the GPU.从GPU传回的传输预测。 [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in yolo_outputs] stream.synchronize() post_t...
context.execute_async_v2(buffers, stream_ptr) 1. 通常在内核之前和之后将异步memcpy()排入队列以从 GPU 中移动数据(如果数据尚不存在)。 要确定内核(可能还有memcpy() )何时完成,请使用标准 CUDA 同步机制,例如事件或等待流。例如,对于 Polygraphy,使用: ...
context.execute_async_v2(buffers, stream_ptr) 通常在内核之前和之后将异步memcpy()排入队列以从 GPU 中移动数据(如果数据尚不存在)。 要确定内核(可能还有memcpy() )何时完成,请使用标准 CUDA 同步机制,例如事件或等待流。例如,对于 Polygraphy,使用: ...
模型推理,即IExecutionContext对象的execute系列方法 有四个方法execute/execute_v2/execute_async/execute_async_v2 四个方法都有batch_size, bindings两个参数。异步方法还有stream_handle/input_consumed两个参数 bindings是一个数组,包含所有input/outpu buffer(也就是device)的地址。获取方式就是直接通过int(buffer)...
context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) # 将推理结果传输回 CPU [out.host.scatter(out.device, stream) for out in outputs] # 同步流 stream.synchronize() # 返回仅 CPU 上的输出 return [out.host for out in outputs] def detect(self): """ 执行检测任务 参数:...
context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) # Transfer predictions back from the GPU. [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] # Synchronize the stream stream.synchronize() # Return only the host outputs. return [out.host for ou...
(np.float32).itemsize) # 设置绑定 bindings = [int(input_memory), int(output_memory)] stream = cuda.Stream() # 执行推理 context.execute_async_v2(bindings, stream.handle) stream.synchronize() # 获取输出结果 output_data = np.empty((output_size,), dtype=np.float32) cuda.memcpy_dtoh(...