5.3.2. The Runtime Phase 主要作用初始化了runtime的推理引擎,并把模型参数加载到gpu:self.engine = self.runtime.deserialize_cuda_engine(engine_buffer) 数据分配地址:address = CUASSERT(cudart.cudaMalloc(self.engine.device_memory_size))[0] 创建了奇数偶数上下文: 主要理解概念为createExecutionContextWithou...
FP16,即半精度浮点数,使用16位表示一个数,相比传统的FP32(单精度浮点数)节省了一半的存储空间。在TensorRT中,使用FP16量化可以在保持较高精度的同时,显著提升模型的推理速度。这是因为FP16减少了计算量和内存带宽需求,使得模型能够在更短的时间内完成推理。 应用场景 当模型对精度要求较高,但同时也需要较快的推理...
config=builder.create_builder_config()config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) int8 量化 int8 量化能进一步压缩模型体积以及提升推理速度,但是 8bit 整数能表示的范围只有 -127~128,模型权重值一般都超过了这个范围。因此需要对权重进行 scale 和 shift,使得量化后的权重能够落在 int8 表示的范围内。但是模型推...
对比可以发现相比FP32大小的engine文件,FP16的engine文件比FP32的engine大小减少一半左右,整个文件只有17MB大小左右。 推理执行的命令跟FP32的相同,直接运行,显示结果如下: 对比发现FP32跟FP16版本相比,速度提升了但是精度几乎不受影响! INT8量化与推理TensorRT演示 TensorRT的INT量化支持要稍微复杂那么一点点,最简单的...
在混合精度推理中,常见的两种精度是FP32和FP16。FP32表示单精度浮点数,通常用于训练和推理。FP16表示半精度浮点数,将每个浮点数表示为16位,相对于FP32具有更低的精度,但内存占用更少,并且计算速度更快。 TensorRT可以利用FP16混合精度推理来加速深度学习模型的推理过程。在混合精度推理中,模型的权重和计算操作分别...
FP16推理TensorRT演示 在上面的导出命令行中修改为如下 pythonexport.py--weightsyolov5s.onnx--includeengine--half--device0 其中就是把输入的权重文件改成onnx格式,然后再添加一个新的参 --half 表示导出半精度的engine文件。就这样直接执行该命令行就可以导出生成了,图示如下: ...
加快推理速度:INT8和FP16的运算速度远快于FP32,能够显著提升模型推理效率。 减少存储空间:量化后的模型体积更小,便于在边缘设备上部署。 降低内存占用:更小的模型意味着更低的内存需求,有助于在资源受限的环境中运行深度学习应用。 减少设备功耗:推理速度的提升和内存占用的减少有助于降低设备功耗。 实际应用 Tenso...
W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2]，在不降低模型推理准确率的前提下，将模型权重和激活层都降低为 INT8 精度，显著减少了 GPU 显存消耗。W4A16/W8A16 是指模型权重为 INT4 或者 INT8，激活层为 FP16 精度。W4A16 AWQ 以及 W4A16 GPTQ 分别实现了 AWQ[3]和 GPTQ[4]两篇论文中提到的量化方法。