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...
在TensorRT中实现FP16量化相对简单,只需在构建engine时添加一行配置即可。具体步骤如下: 配置Builder:通过builder.create_builder_config()创建配置对象,并使用config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)设置FP16量化标志。 构建Engine:使用配置好的builder对象构建CUDA engine。 INT8量化 INT8量化需要更多的配置和标定过程,...
会退化,选择最快的算法,并 Warningconfig->setFlag(BuilderFlag::kSTRICT_TYPES);// 对整个模型进行精度设置,也可以搭配 kSTRICT_TYPESconfig->setFlag(BuilderFlag::kFP16);config->setFlag(BuilderFlag::kINT8);// 如果使用 int8 类型,还需要提供 calibratorbuilder->setInt8Calibrator(calibrator); INT8 精...
关键流程 如果只想使用fp16的混合精度, 那么只需要调用setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kFP16); 如果想将最低精度设置为int8, 那么需要做两件事: 调用setFlag(nvinfer1::BuilderFlag::kINT8); 设置calibrator,setInt8Calibrator(&calibrator); Calibrator 类是需要开发者自定义的, 需要我们继承 TensorRT 提供的...
量化（Quantize），即将训练好的模型，不论是权重还是计算op，转换为低精度去表示和计算，因FP16量化较简单，一般关注INT8的量化（FP32->INT8）。常用两种量化方法，训练后量化PTQ（Post training quantization）和量化感知训练QAT（Quantize-aware training）。PTQ是在模型经过训练后进行的，但一般PTQ精度达不到要求，...
使用混合精度:TensorRT支持混合精度推理,即使用FP16和INT8精度进行模型推理。通过使用混合精度,可以显著减少计算和内存开销,从而提高推理性能。 批处理推理:在部署深度学习模型时,可以通过批处理推理来提高性能。TensorRT能够有效地处理批处理数据,从而减少推理时间和内存开销。 异步推理:TensorRT支持异步推理,即可以同时处理...
TensorRT支持fp16/int18,对数据进行精度转换,充分利用硬件的低精度、高通量计算能力。 05 TensorRT的加速效果 我们通过一些例子来说明TensorRT的加速效果。 对于常见的ResNet50来说,运行于T4,fp32精度有1.4倍加速;fp16精度有6.4倍加速。可见fp16很有用,启用fp16相较于fp32有了进一步的4.5倍加速。
QDQ模块会参与训练，负责将输入的FP32张量量化为INT8，随后再进行反量化将INT8的张量在变为FP32。实际...
如果模型已经成功地跑在了TensorRT上,可以考虑使用fp16/int8做进一步加速计算。TensorRT默认运行精度是fp32;TensorRT在Volta、Turing以及Ampere GPU上支持fp16/int8的加速计算。 使用fp16非常简单,在构造engine时设置标志即可。这一点体现在trtexec上就是它有--fp16选项,加上它就设置了这个标志。
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 ...