机器学习笔记 - 提高基于TensorRT或CUDA推理速度的解决方案

使用TensorRT和CUDA优化机器学习推理
最新推荐文章于 2025-11-23 22:48:11 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133116614
本文探讨了如何通过TensorRT和CUDA提高模型推理性能。TensorRT是NVIDIA的深度学习推理优化库，CUDA则利用GPU加速计算。通过示例代码展示了如何使用这两个工具进行模型加速，强调了针对不同场景进行配置和调优的重要性。

在机器学习领域中，推理速度是一个重要的考量因素。为了提高模型的推理性能，我们可以采用一些优化技术和工具。本文将介绍如何通过使用TensorRT和CUDA来加速模型推理的方法，并提供相应的源代码。

TensorRT是NVIDIA开发的一个用于深度学习推理的库，它可以对训练好的模型进行优化和加速。CUDA是NVIDIA的并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行计算能力来加速模型的推理过程。

下面是一个基于TensorRT的模型推理加速示例代码：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 加载TensorRT引擎
def load_engine(engin
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06-26 1719
不管是基于CUDA还是基于TensorRT进行模型推理，都是分三个阶段，将数据从内存拷贝到显存，进行推理，将推理结果从显存拷贝到内存。关于TensorRT推理，可以参考之前的博客。机器学习笔记 - windows基于TensorRT的UNet推理部署_坐望云起的博客-优快云博客NVIDIA TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的平台。TensorRT适用于使用CUDA平台的所有NVIDIA GPU。
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NVIDIA TensorRT是一个用于高性能深度学习推理的平台。TensorRT适用于使用CUDA平台的所有NVIDIA GPU。所以如果需要基于TensorRT部署，至少需要一个NVIDIA显卡，算力5.0以上，比Maxwell更新的架构，可以参考下表。需要安装cuda、cudnn。还用到了到了OpenCV，这里是基于TensorRT的c++的api。
快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的办法【亲测有效】
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如果你在使用CUDA或者TensoRT实现深度学习推理检测过程中发现推理检测的速度很慢，那可以查看本文快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的问题
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单进程推理成功之后，直接多进程包装，会出现以下错误： Tensorrt ERROR: CUDA initialization failure with error 3
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03-31 1747
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基于TensorRT 5.x的网络推理加速(python)
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06-15 8278
本文目的主要在于如何使用TensorRT 5.x的python api来进行神经网络的推理。因为目前TensorRT只支持ONNX，Caffe和Uff (Universal Framework Format)这三种格式。这里以tensorflow的pb模型为例（可以无缝转换为uff）进行说明。 0. TensoRT介绍 TensorRT是英伟达(NVIDIA)开发的一个可以在NVIDIA旗下...
Arcface TensorRT Demo
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虽然Segment Anything用于图像分割的通用大模型看起来很酷（飞桨也提供分割一切的模型），但是个人感觉落地应用的时候心里还是更倾向于飞桨这种场景式的，因为需要用到一些人体分割的需求，所以这里主要是对飞桨高性能图像分割开发套件进行了解和使用，但是暂时不训练，因为搞数据集挺费劲。内置及最新发布HumanSeglite模型超轻量级人像分割模型，可支持移动端场景的实时分割。
机器学习笔记 - YOLOv7 论文简述与推理
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tensorRT推理
IT菜鸟
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一、参考资料 第一步：ubuntu18.04装TensorRT8.0.0.3 + onnx1.8.0 + onnx_tensorrt 第二步：pytorch模型转onnx模型步骤和可能遇到的问题 第三步：onnx模型导入tensorrt生成优化engine + 在GPU上推理 Additional TensorRT resources 深入理解 TensorRT (1) TensorRT Python API 详解 二、重要说明 对于每一个输入张量与输出张量，都需要分配两块资源，分别是主机内存（Host）
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TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。现在大多数深度学习框架是没有针对GPU做过性能优化的，而英伟达，GPU的生产者和搬运工，比如一些层在水平方向与深度方向都会做一定的合并，从而加速。另外，模型推理时，如果没做预处理，送进推理的数据类型是U8C3时，推理也会异常退出，不会告诉你是哪里的问题，需要自己一步一步debug, 看各个步骤结果是否符合预期。
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