在TensorRT中,实现FP16量化非常简单。只需在构建engine时添加一行配置即可,例如:config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)。这样,TensorRT就会自动将模型中的FP32操作转换为FP16操作。 三、INT8量化 原理与优势 INT8量化是将基于浮点数FP32的模型转换成低精度的INT8数值进行运算。由于INT8使用8位表示一个数,其数据...
校准集：LFW，INT8 模式需要校准，FP16 模式无需校准；测试平台:Nvidia Tesla T4；相关设置:校准 batch size 设置为 64；推理的 batch size 设置为 1，这个与我们实际业务场景一样，要求来一张处理一张，保证实时返回处理结果。上面图 15 所展示的为我们团队利用 TensorRT 加速人脸识别的推理效果，其中 MX 表示...
此外,TensorRT还提供了精度校准(Precision Calibration)功能,通过在推理阶段动态计算FP32和FP16的误差,并进行校准,从而提高模型的精确度。 在使用TensorRT进行FP32和FP16混合推理时,我们需要先将模型从FP32转换为FP16。然后,我们可以使用TensorRT的优化和加速功能来执行混合精度推理。最后,我们可以通过评估推理的效果和...
开发者需要提供的有两样东西,一是校准集,TensorRT 会用fp32的精度对校准集中的每一个样本进行推理,然后统计每一层的输出范围,这样就得到了动态范围;另一样是 calibrator,TensorRT 会调用其方法获取校准集的数据。 Calibration Table 因为校准过程比较耗时,所以 TensorRT 允许开发者将校准的统计结果保存下来,可供下次 ...
目前,TensorRT 已经支持 FP16 和 INT8 的计算,在对深度神经网络模型结构的优化的过程中,TensorRT 也会对权重参数进行优化校准,使得推理结果性能的损失降到最低。从下图中可以看出,TensorRT 使用 INT8 精度的数据获取的前向推理的结果仅损失了不到 0.5%的性能。 运动目标检测之-ViBe算法mp.weixin.qq.com/s?
测试集:由客流云系统前端摄像头采集的 506 张员工照片;校准集:LFW,INT8 模式需要校准,FP16 模式无需校准;测试平台:Nvidia Tesla T4;相关设置:校准 batch size 设置为 64;推理的 batch size 设置为 1,这个与我们实际业务场景一样,要求来一张处理一张,保证实时返回处理结果。
TensorRT支持FP16和INT8的计算。我们知道深度学习在训练的时候一般是应用32位或者16位数据,TensorRT在推理的时候可以降低模型参数的位宽来进行低精度推理,以达到加速推断的目的。这在后面的文章中是重点内容,笔者经过一周的研究,大概明白了TensorRT INT8量化的一些细节,后面会逐渐和大家一起分享讨论。
For FP16 in and FP16 Tensor Cores on Volta GPUs, use trt.infer.DataType.HALF For INT8 inference, use trt.infer.DataType.INT8. 从表2中可以看出,INT8的动态范围明显小于全精度动态范围。INT8只能表示256个不同的值。为了将全精度信息量化为INT8,同时最小化精度损失,TensorRT必须执行一个称为校准的...
使用FP16精度:TensorRT支持FP16(半精度)推理,相比于FP32(全精度)推理,可以在保证精度的同时提高推理速度。但需要注意的是,某些操作可能对FP16精度敏感,需要进行验证。 启用INT8量化:INT8量化可以进一步压缩模型大小并提高推理速度。但需要进行量化校准,以确保量化后的模型精度。 四、加速前后数据对比 为了验证TensorRT...