Nvidia TensorRT系列01-TensorRT的功能1

最新推荐文章于 2025-05-16 10:57:31 发布
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分类专栏： TensorRT 文章标签： nvidia TensorRT
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Nvidia TensorRT系列01-TensorRT的功能1

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C++和Python API

TensorRT的API同时支持C++和Python两种语言，两者的功能几乎完全相同。Python API便于与Python数据处理工具包和库（如NumPy和SciPy）进行互操作。C++ API可能更高效，并可能更好地满足某些合规性要求，例如在汽车应用中。

注意：Python API并非在所有平台上都可用。更多信息请参考NVIDIA TensorRT支持矩阵。

编程模型

TensorRT在两个阶段中运行。在第一阶段，通常在线下进行，您为TensorRT提供一个模型定义，然后TensorRT会针对目标GPU进行优化。在第二阶段，您使用优化后的模型来运行推理。

第一阶段 构建阶段

TensorRT构建阶段的最高级接口是Builder(C++, Python).。构建器负责优化模型并生成一个Engine。

为了构建一个引擎，您必须：

  1. 创建一个网络定义。
  2. 为构建器指定配置。
  3. 调用构建器来创建引擎。

NetworkDefinition接口 (C++,

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TensorRT 开始
GoCoding
01-12 828
TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其 Getting Started 列出了各资料入口，如下： 本文基于当前的 TensorRT 8.2 版本，将一步步介绍从安装，直到加速推理自己的 ONNX 模型。 安装 进 TensorRT 下载页 选择版本下载，需注册登录。 本文选择了 TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz，可以注意到与 CUDA cuDNN 要匹配好版本。也可以准备 NVIDIA Docker
Nvidia TensorRT系列01-基本介绍
dejahu的博客
06-15 959
鉴于Nvidia的在深度学习上已经非常完善，即使有其他的芯片或者是框架，基本思路也都是要借鉴Nvidia的开发的，好比虽然特斯拉网上很多骂声，但是大多数国内的车企还是在发布会上狠狠对比，又好比手机发布会狠狠对比Apple，好的东西总是值得大家去借鉴的，对于小公司而言，使用其他公司的生态框架硬件成本看起来很低，但是由于生态和社区一般，实际上运维起来的成本又很高。所以，希望通过更新这个系列来帮助自己对Nvidia的TensorRT进行一些基础的学习。
Nvidia TensorRT
mao_feng的博客
04-19 6170
nvidia TensorRT
深度学习推理引擎---TensorRT
MzKyle的博客
05-16 969
TensorRT 是 NVIDIA 推出的高性能深度学习推理优化器与运行时库，专为 NVIDIA GPU 硬件深度优化，能够显著提升模型推理速度（最高达 6 倍）并降低延迟。它广泛应用于自动驾驶、智能视频分析、语音识别等对实时性要求高的场景。TensorRT 的核心架构包括模型解析、层融合、精度校准、张量重构和多流执行等优化流程，支持 TensorFlow、PyTorch 等框架的模型导入。
TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具，只支持推理，不支持训练 引
studyvcmfc的专栏
02-25 445
. TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具，只支持推理，不支持训练； 目前TensorRT3已经支持Caffe、Caffe2、TensorFlow、MxNet、Pytorch等主流深度学习库； 2. TensorRT底层针对NVIDIA显卡做了多方面的优化，不仅仅是量化，可以和 CUDA CODEC SDK 结合使用， 也就是另一个开发包DeepStream； 3. TensorRT独立于深度学习框架，通过解析框架文件来实现，不需要额外安装DL库； tensorRT的介绍_...
TensorRT: NVIDIA的高性能深度学习推理引擎
helloaiworld的博客
10-09 1140
TensorRT是NVIDIA开发的一款用于GPU上高性能深度学习推理的SDK(软件开发工具包)。它能够优化神经网络模型,加速推理过程,显著提升GPU上的推理性能和效率。作为NVIDIA AI计算生态系统的重要组成部分,TensorRT已成为深度学习部署的重要工具。对于TensorRT不直接支持的操作,可以通过自定义层来实现。这需要继承IPluginV2# 实现必要的方法TensorRT作为NVIDIA深度学习推理优化的核心工具,在AI应用部署中发挥着重要作用。
NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快！
Cherry_DR的博客
04-04 1545
NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快！英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序。使用TensorRT，您可以优化神经网络模型，精确地校准低精度，并最终将模型部署到超大规模的数据中心、嵌入式或汽车产品平台。在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中，基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍。Tens...
TensorRT部署-使用TensorRT部署Deformable-DETR-Transformer-项目分享-附完整流程教程
10-21
TensorRT是由NVIDIA推出的深度学习推理优化器和运行时环境，它能够为深度学习应用提供高性能的推理加速。本文分享了使用TensorRT部署Deformable-DETR Transformer项目的完整流程，该项目是基于Transformer的检测算法...
tensorrt-llm-0.8.0-cp310-cp310-win-amd64.whl
03-08
TensorRT是由NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器和运行时引擎，它可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT是一个C++库，提供C++ API和Python API，主要用于NVIDIA GPU...
tensorrt-llm-0.7.1-cp310-cp310-win-amd64.whl
03-08
TensorRT是由NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器和运行时引擎，它可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT是一个C++库，提供C++ API和Python API，主要用于NVIDIA GPU...
NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer 正式文档
studyvcmfc的专栏
02-25 312
NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer
Nvidia TensorRT官方API文档
02-20
Nvidia TensorRT官方API文档，离线使用。
NVIDIA-TensorRT-Python推理
weixin_43999691的博客
07-18 668
NVIDIA TensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单，也可能自己很菜，参考了别人的文档和自己摸索，写出来这个可以使用的API)
NVIDIA相关资料（二）——TensorRT加速深度学习推理计算
小刺猬的宝藏笔记本
04-21 2947
NVIDIA教你用TensorRT加速深度学习推理计算
NVIDIA TensorRT简介
jiao_mrswang的博客
10-28 1450
NVIDIA tensorRT
NVIDIA TensorRT 简介及使用
77wpa的博客
10-24 1345
NVIDIA® TensorRT™是高性能深度学习推理的SDK，包括深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。
英伟达jetpack和tensorrt_Nvidia TensorRT core和TensorRT Inference Server
weixin_39532466的博客
12-19 303
1 介绍NVIDIA基于CUDA做了完善的生态，NVIDIA TensorRT™是一个高性能深度学习推理平台。 它包括深度学习推理优化器和运行时，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。 在推理期间，基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。 使用TensorRT，您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型，以高精度校准低精度，最后部署到超大规模数据中心，嵌入式或汽车...
NVIDIA TensorRT使用记录
09-18 1102
1. 准备工作 1) Pipeline train: 在Host PC的GPU上训练 test/deployment: 在TX1/TX2上部署使用 2) 主机部署步骤 Running JetPack on the Host $ ./JetPack-L4T-3.0-linux-x64.run Installing NVIDIA Driver on the Host Installi...
NVIDIA AI Enterprise 科普 | Triton 推理服务器 & TensorRT-LLM 两大组件介绍及实践
Xsuperzone的博客
06-20 2637
模型库中的每个模型都必须包含⼀个模型配置，该配置提供有关模型的必需和可选信息。）配置，使⽤当前最新的NVIDIA官⽅提供的镜像tritonserver:23.12-trtllm-python-py3，此版本镜像部分配置如下，⼏乎包含了运⾏TensorRT-LLM的所有环境，详情请参考此链接：（TensorRT-LLM 包含用于创建执行这些 TensorRT 引擎的 Python 和 C++ 运行时的组件，还包括与 NVIDIA Triton 推理服务器集成的后端，用于提供大模型服务的生产级系统。
tensorrt-model-optimizer
最新发布
05-28
### TensorRT 模型优化器的使用与配置 TensorRT 是 NVIDIA 提供的一种高性能深度学习推理优化器，旨在加速 GPU 上的深度学习模型推理性能。以下是对 TensorRT 模型优化器的使用和配置的详细介绍。 #### 1. TensorRT 的基本工作原理 TensorRT 将训练好的模型转换为优化的推理引擎，通过以下方式提升性能： - **层融合**：将多个操作（如卷积、激活函数）合并为一个高效的操作[^1]。 - **精度调整**：支持 FP32、FP16 和 INT8 精度，用户可以通过量化技术减少信息损失[^2]。 - **CUDA 内核优化**：利用 NVIDIA 的 CUDA 技术生成高效的内核代码。 #### 2. TensorRT 的安装与配置 TensorRT 可以通过 NVIDIA 官方提供的容器或直接安装在本地系统中。以下是安装步骤： ```bash # 使用 NVIDIA 容器安装 TensorRT docker pull nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.12-py3 # 或者直接安装 TensorRT Python API pip install nvidia-tensorrt ``` #### 3. TensorRT 模型优化的基本流程 TensorRT 的模型优化通常包括以下几个阶段： - **导入模型**：支持 ONNX、Caffe、TensorFlow 等格式的模型导入。 - **创建构建器和网络定义**：定义输入输出张量及网络结构。 - **配置优化参数**：例如设置精度模式（FP16 或 INT8）、最大工作空间大小等。 - **序列化引擎**：将优化后的模型保存为计划文件（`.engine`）以便后续加载和推理。 以下是一个简单的 TensorRT 模型优化代码示例： ```python import tensorrt as trt def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): print('Failed to parse the ONNX file.') for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) # 启用 FP16 模式 engine = builder.build_engine(network, config) with open(engine_file_path, "wb") as f: f.write(engine.serialize()) return engine # 调用函数 onnx_model_path = "model.onnx" engine_output_path = "model.engine" build_engine(onnx_model_path, engine_output_path) ``` #### 4. 配置 TensorRT 的优化参数 TensorRT 提供了多种优化参数，可以根据具体需求进行调整： - **精度模式**：通过 `config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)` 启用 FP16 模式，或者通过量化工具启用 INT8 模式。 - **最大批处理大小**：设置 `builder.max_batch_size` 来定义最大批量大小。 - **工作空间大小**：通过 `config.max_workspace_size` 控制 GPU 内存分配。 #### 5. TensorRT 的相关文档 NVIDIA 提供了详细的官方文档和教程，用户可以参考以下资源： - [TensorRT Developer Guide](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/developer-guide/index.html) - [TensorRT API Reference](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/api/python_api/index.html) #### 6. TensorRT 与其他工具的集成 TensorRT 可以与 PyTorch、TensorFlow 等框架结合使用。例如，通过导出 ONNX 格式的模型并加载到 TensorRT 中进行优化。此外，实验管理平台如 wandb 可以帮助记录和比较不同配置下的性能指标[^3]。
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