在每个tensor的使用期间,TensorRT会为其指定显存,避免显存重复申请,减少内存占用和提高重复使用效率。 5、多流执行(Multi-Stream Execution) Scalable design to process multiple input streams in parallel,这个应该就是GPU底层的优化了。 二、TensorRT环境安装配置 1、TensorRT安装包下载 TensorRT 各个版本的下载网址: h...
Multi-Stream ExecutionScalable design to process multiple input streams in parallel,这个应该就是GPU底层的优化了。 3 安装 这里 是英伟达提供的安装指导,如果有仔细认真看官方指导,基本上按照官方的指导肯定能安装成功。 问题是肯定有很多人不愿意认真看英文指导,比如说我就是,我看那个指导都是直接找到命令行所在...
(5)Multi-Stream Execution Scalable design to process multiple input streams in parallel,这个是GPU底层的优化,从硬件设计上完成。 当然也有其他在NVIDIA-GPU平台上的推理优化库,例如TVM,某些情况下TVM比TensorRT要好用,但TensorRT毕竟是英伟达自家产品,在自家GPU上还是有不小的优势,做到了开箱即用,上手程度不难。
在每个tensor使用期间,TensorRT会为其指定显存,避免显存重复申请,减少内存占用和提高内存的重复使用效率(reuse)。 Multi-Stream Execution多流执行 使用CUDA中的stream技术,对于同一输入的多个分支可以进行并行运算,还可以根据不同batchsize优化。 三、使用Tensorrt的一般步骤 基本流程: 1、训练神经网络, 2、优化得到推理引...
Multi-Stream Execution: 这属于内部执行进程控制,支持多路并行执行,提供效率 Auto-Tuning 可理解为TensorRT针对NVIDIA GPU核,设计有针对性的GPU核优化模型,如上面所说的算子编译优化。 3.3 TensorRT安装 了解了TensorRT是什么和如何做优化,我们实际操作下TensorRT, 先来看看TensorRT的安装。
Multi-Stream Execution多流执行 使用CUDA中的stream技术,对于同一输入的多个分支可以进行并行运算,还可以根据不同batchsize优化。 三、使用Tensorrt的一般步骤 基本流程: 1、训练神经网络, 2、优化得到推理引擎plan,序列化到磁盘 3、使用时反序列化,使用优化后的推理引擎进行加速 ...
Multi-Stream Execution 底层优化3|0使用流程3|1在使用tensorRT的过程中需要提供以下文件(以caffe为例):模型文件 权值文件 标签文件 前两个是为了解析模型时使用,最后一个是推理输出时将数字映射为有意义的文字标签。3|2tensorRT的使用包括两个阶段, build and deploymentbuild build阶段主要完成模型转换 , 从导入的...
TensorRT-LLM includes an API to implement Python and C++ runtimes. The role of the runtime components is to load the TensorRT engines and drive their execution. Typically, for an auto-regressive model like GPT, the runtime is in charge ...
Multi-stream execution is essential when you scale the inference to multiple clients. This is achieved by allowing multiple input streams to use the same model in parallel on a single device 代码：可以使⽤TRTorch, torch2trt, 或者TF-TRT对模型进⾏转换 ,pytorch 举例：import torch from torch2...
// 设置当前设备为GPU 0cudaSetDevice(0);// 初始化TensorRTthis->runtime=createInferRuntime(gLogger);assert(this->runtime!=nullptr);this->engine=runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream,size);assert(this->engine!=nullptr);this->context=engine->createExecutionContext();assert(this->context!=...