TensorRT 简介 - 知乎

最新推荐文章于 2024-04-11 17:28:40 发布
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分类专栏： AI理论 文章标签： 自动驾驶 机器学习 深度学习
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/322494938
版权
TensorRT推理-python
weixin_46460816的博客
02-18 1058
主要是实现tensorrt的安装、测试和推理过程
TensorRT-LLM+ChatGLM/Qwen推理部署
anycall201的博客
05-03 3164
无需拉取代码、无需编译，使用Nvidia官方工具便捷式安装TensorRT-LLM引擎，并使用该引擎对chatglm和qwen模型推理加速，部署大模型线上服务。
什么是TensorRT - 知乎
studyvcmfc的专栏
02-18 268
什么是TensorRT - 知乎
TensorRT是如何做到架更快的？聊聊知乎还没人谈到的内核部分
CV_Autobot的博客
11-26 312
作者|糯盐 编辑| 极市平台原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/666638357点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文导读文章总结了TensorRT工具链以及TensorRT后端优化流程。一. 是什么？2016年Nvidia为自家GPU加速推理而...
【TensorRT】TensorRT的学习
qq_44747572的博客
01-15 657
文章目录基于TensorRT的神经网络加速方法1 TensorRT介绍2. 加速方法 基于TensorRT的神经网络加速方法 我们计算了视网膜OCT成像中每张图像的采集速度约为0.0083s。这种微秒级的成像速度体现了OCT技术的实时成像特点。但当图像采集完成后，需要传输到计算机进行运动补偿、图像降噪。经过该过程后，上位机显示OCT图像的时间将会升高到秒级，甚至更长。目前，常用的运算加速方法是将程序移植到GPU的CUDA核心。但传统的运动补偿方法，存在步骤冗余、补偿精度低等问题，不能发挥出GPU的高并行运算
高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
weixin_34290390的博客
04-11 1507
推广：数十款阿里云产品限时折扣中，赶紧点击这里，领劵开始云上实践吧！ 本场技术沙龙回顾链接：TensorRT加速深度学习在线部署 演讲嘉宾简介： 李曦鹏，现任英伟达devTech团队高级软件工程师，毕业于中国科学院过程工程研究所，拥有近10年CUDA/HPC编程经验。主要负责深度神经网络和高性能计算的性能优化。 以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT...
YOLOv8-TensorRT on Jetson
Gaoithe的博客
02-29 720
出现下面的错误，要么是engine文件不是本机编译的，要么engine文件的路径错了，建议在代码中判断engine文件路径是否正确，同时把路径打印出来。注意必须要文档地址中用下面命令生成的 onnx 文件，否则会报错。注意 engine 文件不跨平台，只能在对应的平台上运行。已放弃 (核心已转储)
miivii域控制器(Xavier)实现TensorRT加速后的Ultra-Fast-Lane-Detection项目
cxhmike的博客
09-28 2259
是神力模型转换工具链， 一、安装依赖 1、TensorRT 7 nvidia官网TensorRT各版本下载 2、gflags 3、thor 4、opencv 二、编译
TensorRT从入门到了解-学习笔记
周陽讀書
04-11 1363
用于高效实现已训练好的深度学习模型的推理过程的SDK内含推理优化器和运行时环境使DL模型能以更高吞吐量和更低的延时运行有C++ Python的API，完全等价可以混用===待续。
TensorRT 2 初探秘 （一）
Mars_WH的专栏
04-19 1万+
原创作品，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处:http://www.dapalm.com/?p=116,作者:大数据，怕了么？     一、TensorRT基本概念     TensorRT（GIE）是一个C++库，适用于Jetson TX1和Pascal架构显卡，支持fp16特性，也就是半精度运算。由于采取“精度换速度”的策略，在精度无明显下降的前提下，其对inference的加速明...
TensorRT Inference 引擎简介及加速原理简介
热门推荐
xh_hit的博客
03-31 2万+
1.TensorRT简介 TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，相比于一般的深度学习框架，在CPU或者GPU模式下其可提供10X乃至100X的加速，极大提高了深度学习模型在边缘设备上的推断速度。将TensorRT应用在NVIDIA 的TX1或者TX2上，可实现深度学习网络的时时推荐，且不需在内存较少的嵌入式设备上部署任何深度学习框架。 2.T...
TX2+TensorRT+DIGITS实现图像的识别、检测和分割---6---图像分割
Cherry_DR的博客
04-04 4269
Image Segmentation with SegNetTensorRT下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download TesnsoRT介绍文档：https://devblogs.nvidia.com/tensorrt-3-faster-tensorflow-inference/ TensorRT开发者指南：http...
TX2+TensorRT+DIGITS实现图像的识别、检测和分割---1---Jetson配置
Cherry_DR的博客
04-04 5931
DIGITS Workflow如果您是深度神经网络的新手，您可以查看这个教程，了解更多关于训练和推演的内容。TensorRT下载地址：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-download TesnsoRT介绍文档：https://devblogs.nvidia.com/tensorrt-3-faster-tensorflow-inferen...
TensorRT学习总结
weixin_30414635的博客
04-13 624
TensorRT是什么 建议先看看这篇https://zhuanlan.zhihu.com/p/35657027 深度学习 训练 部署 平常自学深度学习的时候关注的更多是训练的部分,即得到一个模型.而实际工作很大一块的工作内容集中于如何将模型部署到具体的芯片上.你自己写的模型效果是很难优于成熟的知名的模型的. 以无人驾驶为例,拍摄到图片后,芯片上的加载的模型要能够识别出图片里是什么.对自动驾驶...
TensorRT和PyTorch模型的故事
zandaoguang的博客
01-11 1938
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨伯恩legacy来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/88318324...
TensorRT(1)--8-bit Inference
博观而约取，深研而广求
08-14 9354
TensorRT Build PhaseTensorRT需要三个文件去部署神经网络，其分别为： 网络结构文件(deploy.prototxt) 训练好的网络权值(net.caffemodel) 每一个输出类别对应的标签文件 8-bit Inference with TensorRT基本介绍在其他条件相同的情况下，使用8-bit的数据格式来进行网络权值以及激活值的表示，随着batch_size的不同，
C+ tensorrt cuda编程
最新发布
03-13
<think>好的，我需要帮助用户找到关于使用C++进行TensorRT和CUDA编程的相关资料。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的资源可以直接推荐。 用户提供的三个引用中，引用[1]是关于CUDA入门教程的中文解读，由作者自己理解编写，可能对CUDA编程有帮助。引用[2]是关于OpenCV的Python教程，似乎不太相关。引用[3]提到了Flashlight库，是C++的机器学习库，但和TensorRT没有直接关联。因此，主要需要依赖引用[1]中的CUDA资料，并补充其他资源。 接下来，用户需要的是C++的TensorRT和CUDA编程教程和文档。TensorRT是NVIDIA的推理优化库，通常与CUDA结合使用。因此，我应该先推荐NVIDIA的官方文档，因为这是最权威的来源。包括TensorRT Developer Guide和CUDA C++ Programming Guide。 然后，引用[1]中提到有一个CUDA入门教程的中文解读，可能对用户有帮助，特别是作为快速入门的资料。但需要提醒用户，如果遇到问题还是要查阅原著。 此外，用户可能需要一些实践项目或示例代码。NVIDIA的GitHub仓库通常有TensorRT的示例代码，例如TensorRT Open Source Software。同时，开发者论坛和博客（如NVIDIA Developer Blog）也可能提供实用的教程和案例分析。 考虑到用户可能希望有中文资源，可以推荐国内技术社区如知乎、优快云上的相关文章，但需注意筛选质量。另外，书籍方面，《CUDA C编程权威指南》是经典参考书，适合深入学习。 最后，建议用户结合官方文档和社区资源，逐步从基础CUDA开始，再过渡到TensorRT的应用。同时，提供相关问题，帮助用户进一步探索，如性能优化、调试技巧等。</think>关于使用C++进行TensorRT和CUDA编程的学习资源，以下是分步推荐方案： ### 1. 官方核心文档 - **TensorRT Developer Guide** NVIDIA官方提供的最新开发指南，包含API详解、模型优化策略和C++接口示例。重点阅读$Chapter3: Working with TensorRT in C++$部分，其中详细说明网络定义、解析器使用和推理部署流程[^1]。 - **CUDA C++ Programming Guide** 系统讲解CUDA架构、线程模型和内存管理机制。关键章节包括$Chapter2: Programming Model$的线程层次结构，以及$Chapter5: Memory Hierarchy$的共享内存使用技巧[^1]。 ### 2. 代码实践资源 ```cpp // TensorRT模型构建基础示例（需包含NvInfer.h） class Logger : public ILogger { void log(Severity severity, const char* msg) override { if (severity != Severity::kINFO) std::cout << msg << std::endl; } } logger; IBuilder* builder = createInferBuilder(logger); INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U); // 添加输入层和卷积层 ITensor* input = network->addInput("input", DataType::kFLOAT, Dims3{3, 224, 224}); IConvolutionLayer* conv = network->addConvolution(*input, 64, DimsHW{7,7}, weightMap["conv1.weight"], weightMap["conv1.bias"]); conv->setStride(DimsHW{2,2}); // 构建优化引擎 IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig(); config->setMaxWorkspaceSize(1 << 30); ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config); ``` ### 3. 延伸学习材料 - **NVIDIA深度学习学院(DLI)课程** 提供《Accelerating Applications with CUDA C/C++》和《Deploying Deep Learning Networks with TensorRT》实验课，包含云端GPU实验环境 - **GitHub资源精选** - [TensorRT Open Source Samples](https://github.com/NVIDIA/TensorRT)官方示例库，包含ONNX解析、动态shape处理等典型场景 - [CUDA Pro Tips](https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tips)系列博客的C++代码案例 ### 4. 调试工具链 - 使用Nsight Systems进行kernel性能分析时，注意观察$Memory Bandwidth Utilization$和$Streaming Multiprocessor Activity$指标，识别内存瓶颈 - 配合NVTX标记工具标注代码段： ```cpp #include <nvtx3/nvToolsExt.h> nvtxRangePushA("Preprocess Stage"); // 图像预处理代码 nvtxRangePop(); ```
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