tensorrt推理时cudaStreamSynchronize(stream)时间很长

最新推荐文章于 2024-09-21 10:08:44 发布
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tensorrt推理时cudaStreamSynchronize(stream)时间很长超过100ms

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【GPU算子开发】测试用例单个执行正确，一起执行报错 cudaStreamSynchronize failed
xi_xiyu的博客
11-02 691
2、这三个用例单独执行是正确的，一起执行时，仅第一个float32会通过，经过其他测试发现，就是images的类型变化，导致后续的用例不通过。1、总共3个测试用例，依次第一个入参image的类型为float32、int8、int16.3、经过打印gpu_kernel以及cu文件的调用过程，均没有报错。1、自己打印的gpu_kernel以及cu文件日志（一次完整流程）。不知道是在哪里的原因导致的。问题是inputs越界。
TensorRT-安装-使用
吴建明wujianming_110117
05-28 1134
TensorRT-安装-使用 一．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，直接敲命令，然后就出了很多问题，然后搜索好长时间，最后才发现，原来官方install guide里是有说明的。 这里使用的是 deb 包安装的方式，以下是安装过程，我是cuda 8.0 ，cuda9.0也是类似的。 进行下面三步时最好先将后面记录的遇到的问题仔细看看，然后回过头来按照 一
CUDA: (六) 时间计算、CUDA stream(CUDA 流)
Felaim的博客
02-04 2670
CUDA时间评估 LZ之前都是使用CPU timer来评估CUDA代码的性能的，但是这样做时候没有办法给出精确答案的，除了其他因素外，最常见的时间计算误差包括线程延迟开销和操作系统调度的开销。同时，使用GPU测量的时间还取决于高精度Cpu计时器的可用性。在很多情况下，主机在GPU内核运行时执行异步计算，因此，因此为了测量GPU内核消耗的时间，CUDA提供了对应于event的API。 CUDA ev...
函数详解：cudaMemsetAsync()、cudaStreamSynchronize()和cudaMemcpyAsync()
不定时分享，互相学习，共同进步
11-02 6977
本文中，对cudaMemsetAsync()、cudaStreamSynchronize()和cudaMemcpyAsync()函数功能、参数进行了详细解读，并通过示例进行函数和结合使用进行了详细解读，有助于读者了解相应的异步内存操作。
TensorRT保存序列化的结果
xh_hit的博客
10-02 6510
在上一篇博客中分析了tensorRT在加速caffe推断时的主要路程，其中序列化和反序列化是必不可少的。序列化时根据输入网络的prototxt和训练好的模型参数，对网络进行解析和参数保存，主要函数为： // serialize the engine, then close everything down gieModelStream = engine->serialize(); 反序...
基于TensorRT的神经网络推理与加速
zhe_csdn的博客
02-28 768
https://blog.csdn.net/intflojx/article/details/81712651 涉及到各种框架 pytorch tensorflow caffe 比较方便转换 还有例程
使用 TensorRT 加速深度学习推理
最新发布
大模型
09-21 1357
这是的更新版本. 此版本从 PyTorch 模型开始，而不是 ONNX 模型，将示例应用程序升级为使用 TensorRT 7 ，并将 ResNet-50 分类模型替换为 UNet ，这是一个分段模型。图 1。TensorRT 徽标NVIDIA TensorRT 是一个用于深度学习推理的 SDK。TensorRT 提供 api 和解析器来从所有主要的深度学习框架中导入经过训练的模型。然后生成可部署在数据中心、汽车和嵌入式环境中的优化运行时引擎。这篇文章简单介绍了如何使用 TensorRT。
【C++内存管理优化】：TensorRT内存资源的最佳实践
通过研究TensorRT内存类型、分配策略和内存池的运用，本文揭示了TensorRT如何高效管理内存资源。此外，本文还探讨了C++内存管理技术与TensorRT的结合使用，包括智能指针的应用、自动与手动内存管理的权衡，以及内存...
[CUDA编程] cuda graph优化心得
头狼博客
06-12 2295
【代码】[CUDA编程] cuda graph优化心得。
YOLOX训练、测试、部署（python,C++）与改进
qq_40102732的博客
01-10 1529
Yolox训练自己的数据集、测试、Python、C++部署TensortRT推理以及模型改进思路
TensorRT学习笔记--基本概念和推理流程
牵一只蜗牛去散步
01-11 5744
② 在模型推理中，一般会将 Onnx 等格式的模型通过编译（build）生成推理引擎（engine），engine 可以通过序列化（serialize）的方式进行永久存储，永久存储的 engine 则可以通过反序列化（deserialize）的方式进行加载；① 基于 Tensor RT 进行模型的推理，从宏观上可分为三个阶段，即输入数据的前处理（preprocess）、模型推理（inference）和推理结果的后处理（postprocess）；① Logger：日志记录器，可用于记录模型编译的过程；
cuda学习(2):异步任务管理——stream
@bangbang的博客
10-03 1503
流(stream)是一种基于context之上的任务管道抽象，一个context可以创建n个流；如果想要在cuda上实现高性能异步多并发，可以通过流来实现任务的异步控制。nullptr是默认流每个线程都有自己的默认流。
【C++】【TensorRT】检测时间不稳定原因汇总（持续更新）
qq_42944019的博客
09-14 7034
本博客为广大TensorRT开发工程师提供检测时间不稳定的原因汇总情况以及解决方案。
yolov5模型PC端加速方法
07-26 2976
最近工作中要对YOLOV5模型进行GPU加速，尝试过Tensorrt及Torch版本部署。下面做一下阶段总结，后期有新发现会持续更新。 1.Tensorrt方法： GPU版本加速首先想到的肯定是TRT了，也尝试github上YOLOV5版本的TRT方法在原本作者的基础上自己也做了优化并提升了速度，主要是原作者模型的前后处理对于大batchsize优化并不是很好以及在GPU中的内存拷贝方法有部分冗余。毕竟代码是基于python版本的Torch上的，所以我也做了torch结合tensorrt...
浅析PyTorch的Join原理和torch.cuda.synchronize卡顿原因
taoqick的专栏
02-26 245
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/630904458 和 https://pytorch.org/tutorials/advanced/generic_join.html#how-does-join-work。
（Cuda）流Stream（三）
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沤江一流的专栏
04-08 1万+
本文地址：1.流（stream）的理解一个流对应并发的概念，是一组顺序执行的操作（可能由多个主机线程发出）； 多个流对应并行的概念，因为发生顺序具有不确定性。2.相关函数//基本函数 cudaStream_t stream//定义流 cudaStreamCreate(cudaStream_t * s)//创建流 cudaStreamDestroy(cudaStream_t s)//销毁流
Cuda Graph (cuda 优化)
qq_42105426的博客
02-08 1612
1、Nvidia 官网文档 cuda 官网文档 可查时间 2019年 https://developer.nvidia.com/blog/cuda-graphs/#:~:text=CUDA%20Graphs%20have%20been%20designed%20to%20allow%20work,a%20single%20CPU%20operation%2C%20and%20hence%20reduce%20overheads. 2、Cuda graph 作用 Cuda graph 通过掩盖 ker
cudaStreamSynchronize vs CudaDeviceSynchronize vs cudaThreadSynchronize CUDA中的屏障同步
eloudy的专栏
03-04 2144
cudaStreamSynchronize vs CudaDeviceSynchronize vs cudaThreadSynchronize These are all barriers. Barriers prevent code execution beyond the barrier until some condition is met. cudaDevi
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