tensorrt推理时cudaStreamSynchronize(stream)时间很长

最新推荐文章于 2024-07-26 09:39:59 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
11-02 708
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。
使用 TensorRT 加速深度学习推理
最新发布
大模型
09-21 1407
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。
CUDA: (六) 时间计算、CUDA stream(CUDA 流)
Felaim的博客
02-04 2701
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 7587
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 6563
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
02-28 771
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
win10 环境进行 python + pytorch + yolov8 + tensorRT( c++版 ) 测试过程记录
heshiyuan1406146854的博客
07-26 1410
上述只是自己好奇自己测试玩一下，正规的方式还是看官方文档，官方文档上应该提供了 tensorRT、cuda 的用法，例如提供了标准的 CMakeLists.txt 文件 或者 .sln、.vcxproj 文件，这些文件中都有信息说明应该包含什么头文件目录和链接库文件目录，只不过具体的语法不通而已罢了，这样转换为纯 cl 编译语句也不用使用Everything 搜索的方式一个一个试了。其实也可以一个一个删除看是否报错，估计最后剩下来的也是 nvinfer.lib、 cudart.lib 这两个库文件不能删。
TensorRT-安装-使用
吴建明wujianming_110117
05-28 1150
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
【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...
Pytorch量化+部署
u013250861的博客
06-22 2037
Open Neural Network Exchange (ONNX, 开放神经网络交换)格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如PyTorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。ONNX的规范及代码主要由微软、亚马逊、Facebook和IBM等公司共同开发。
TensorRT学习笔记--基本概念和推理流程
牵一只蜗牛去散步
01-11 5925
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 1536
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 7226
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 3012
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...
cudaStreamSynchronize vs cudaDeviceSynchronize vs cudaThreadSynchronize
Enjoy Coding
06-01 1318
These are all barriers. Barriers prevent code execution beyond the barrier until some condition is met. 1. cudaDeviceSynchronize() halts execution in the CPU/host thread (that the cudaDeviceSynchro
浅析PyTorch的Join原理和torch.cuda.synchronize卡顿原因
taoqick的专栏
02-26 272
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/630904458 和 https://pytorch.org/tutorials/advanced/generic_join.html#how-does-join-work。
cudaStreamSynchronize vs CudaDeviceSynchronize vs cudaThreadSynchronize CUDA中的屏障同步
eloudy的专栏
03-04 2167
cudaStreamSynchronize vs CudaDeviceSynchronize vs cudaThreadSynchronize These are all barriers. Barriers prevent code execution beyond the barrier until some condition is met. cudaDevi
多线程的synchronize问题（1）
qq_43445553的博客
08-05 261
多线程有挺多东西要注意的: 一.资源竞争问题 当多个线程，同时访问一个资源的时候，对资源进行更改，可能就会出问题。 改变一个资源有三步 1.读取文件获得副本 2.更改文件副本 3.将副本写入内存 而在多线程里面，这些步骤可能都会被中途打断，导致痴线意想不到的结果。 假如要想实现改变一个资源，必须满足原子性的特征。 二.synchronize到底是给谁加锁。 静态方法前加入synchronize，由于该类可能未被实例化，所以加锁的肯定不是this，而是由一开始就创建的该类的字节码文件.class publi.
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