使用输入节点名称和批处理流创建一个Int8_calibrator对象: Int8_calibrator=EntropyCalibrator(["input_node_name"],batchstream) 设置INT8 模式和 INT8 校准器: config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)config.int8_calibrator=Int8_calibrator 7.4. Explicit Quantization 当TensorRT 检测到网络中存在 Q/DQ 层时,...
相比在pytorch中进行PTQ int8量化,所需显存小; 缺点:1. 量化过程为黑盒子,无法看到中间过程;2. 校正过程需在实际运行的tensorrt版本中进行并保存tensorrt engine;3.量化过程中发现,即使模型为动态输入,校正数据集使用时也必须与推理时的输入shape[N, C, H, W]完全一致,否则,效果非常非常差,动态模型慎用。 操作...
在这种模式下,TensorRT 仅针对性能进行优化,您几乎无法控制 INT8 的使用位置——即使您在 API 级别明确设置层的精度,TensorRT 也可能在图优化期间将该层与另一个层融合,并丢失它必须在 INT8 中执行的信息。 TensorRT 的 PTQ 功能可生成隐式量化网络。 在显式量化的网络中,在量化和未量化值之间转换的缩放操作由...
如果一个层在 INT8 中运行得更快,那么它在 INT8 中执行。否则,使用 FP32 或 FP16。在这种模式下,TensorRT 仅针对性能进行优化,您几乎无法控制 INT8 的使用位置——即使您在 API级别明确设置层的精度,TensorRT 也可能在图优化期间将该层与另一个层融合,并丢失它必须在 INT8 中执行的信息。 TensorRT 的 PTQ...
TensorRT 支持使用 8 位整数来表示量化的浮点值。量化方案是对称均匀量化 - 量化值以有符号 INT8 表示,从量化到非量化值的转换只是一个乘法。在相反的方向上,量化使用倒数尺度,然后是舍入和钳位。 要启用任何量化操作,必须在构建器配置中设置 INT8 标志。
数据类型是每个单独值的表示。它的大小决定了取值范围和表示的精度,分别是FP32(32位浮点,或单精度),FP16(16位浮点或半精度),INT32(32位整数表示),和INT8(8 位表示)。 布局格式 布局格式确定存储值的顺序。通常,batch 维度是最左边的维度,其他维度指的是每个数据项的方面,例如图像中的C是通道, H是高度, ...
2 TensorRT INT8 Inference 首先看一下不同精度的动态范围: 实际上将FP32的精度降为INT8还是比较具有挑战性的。 2.1 Quantization 将FP32降为INT8的过程相当于信息再编码(re-encoding information ),就是原来使用32bit来表示一个tensor,现在使用8bit来表示一个tensor,还要求精度不能下降太多。
这里给出一个基于完整onnx模型推理的代码修改的生成INT8校准文件的示例代码,然后针对代码做说明: #include"buffers.h"#include"common.h"#include"logger.h"#include"parserOnnxConfig.h"#include"NvInfer.h"#include<algorithm>#include<cmath>#include<cuda_runtime_api.h>#include<fstream>#include<iostream>#...
输入X是FP32类型的op,输出是FP32,然后在输入A这个op时会经过Q(即量化)操作,这个时候操作A我们会默认是INT8类型的操作,A操作之后会经过DQ(即反量化)操作将A输出的INT8类型的结果转化为FP32类型的结果并传给下一个FP32类型的op。 那么QDQ有啥用呢?
相比于7.0，TensorRT 8可以说是实现了2倍的性能提升。在1.2毫秒内实现BERT-Large的推理 通过量化感知训练让INT8的精度达到了与FP32相当的水平 支持稀疏性，让Ampere GPU拥有更快的推理速度 TensorRT 8可应用于各种不同的场景，例如自动送货机器人、自动化农场、自动光学检测、视频分析，还有能够转写和输入的聊天...