TensorRT的工作流程主要包括模型导出、选择batch大小、选择精度(FP32/FP16/INT8)、转换模型成引擎以及部署。 二、FP16量化 原理与优势 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...
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...
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...
模型权重为 INT4,激活层为 FP16 精度。 1.2 In-Flight Batching 传统的 Batching 技术为 Static Batching 的,需要等 Batching 中所有序列推理完成后才能进行下一次批次。下图为一个输出最大 Token 为 8,Batch size 为 4 的推理过程,使用 Static Batching 技术。S3 序列在 T5 时刻就已经完成推理,但是需要等到 ...
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...
FP16推理TensorRT演示 在上面的导出命令行中修改为如下 python export.py --weights yolov5s.onnx --include engine --half --device 0 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: ...
比如RTX2080TI。Peak Fp16 Tflops为26.9而Peak Fp32 Tflops为13.4,几乎两倍多的差距。很显然使用FP16不论是推理还是训练都会比FP32快一些。 不过FP16快是快,但因为指数位和尾数位都比FP32要小,其动态范围和精度也大大减小了,如果一个数超出了FP16的动态范围,那么显然是会溢出的。