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...
(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。
def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size=1): [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] # 将输入放入device context.execute_async(batch_size=batch_size, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) # 执行模型推理 [cuda.memcp...
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 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...
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.原理 TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorR...
cudaStream_t m_stream; std::shared_ptr<logger::Logger> m_logger; std::shared_ptr<timer::Timer> m_timer; std::shared_ptr<nvinfer1::IRuntime> m_runtime; std::shared_ptr<nvinfer1::ICudaEngine> m_engine; std::shared_ptr<nvinfer1::IExecutionContext> m_context; ...
// 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!=...
Multi-GPU and Multi-Node Support Even if TensorRT is designed for single-GPU systems,TensorRT-LLM adds the support for systems with multiple GPUs and nodes. It is enabled using TensorRT plugins that wrap communication primitives from the NCCL...