NVIDIA TensorRT | NVIDIA Developer 正式文档

最新推荐文章于 2024-07-18 13:56:42 发布
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原文链接：https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt
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#人工智能 #深度学习 #机器学习 #自动驾驶

博客提及了NVIDIA TensorRT，它是NVIDIA开发者相关的内容。在信息技术领域，TensorRT常用于深度学习推理加速等，与人工智能、自动驾驶等领域关联紧密。
TensorRT 开始
GoCoding
01-12 880
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
TensorRT: NVIDIA的高性能深度学习推理引擎
最新发布
helloaiworld的博客
10-09 1248
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官方API文档
02-20
Nvidia TensorRT官方API文档，离线使用。
Nvidia TensorRT
mao_feng的博客
04-19 6233
nvidia TensorRT
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
02-25 467
. 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_...
NVIDIA TensorRT简介
jiao_mrswang的博客
10-28 1495
NVIDIA tensorRT
1.TensorRT-Nvidia developer community.pdf
07-21
TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款深度学习 inference 引擎，旨在为数据中心、嵌入式系统和自动驾驶领域提供高性能的神经网络推理能力。该引擎可以自动生成性能优化的模型，并且支持多种深度学习框架，包括 TensorFlow...
TensorRT-Developer-Guide.pdf
04-04
在描述中，《TensorRT-Developer-Guide.pdf》作为文档的标题，重申了这是一份关于TensorRT开发者使用的指南文档。它强调了文档的权威性和版本信息，提醒读者该文档是在2021年2月发布的第7.2.3版本。描述中没有提供...
NVIDIA TensorRT库安装
09-24
1. **选择合适版本**：首先确定你需要哪个版本的TensorRT，访问NVIDIA Developer网站下载对应GPU架构和驱动程序版本的TensorRT。 2. **下载安装包**：从官网下载TensorRT SDK，通常包括二进制包和开发工具，如C++ ...
NVIDIA TensorRT 8.4.1.5官方稳定版发布
用户可以通过访问官方网站https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download 获取关于TensorRT 8.4.1.5的更多信息和下载链接。官方下载页面通常提供详尽的安装指南和文档，帮助用户正确地安装和使用...
NVIDIA Jetson 系列产品开发相关文档，TAO、TLT、NGC
求真、务实
06-19 978
1 Jetson nano推理性能 jetson-nano-dl-inference-benchmarks 1、Jetson nano在模型精度 FP16 和 batch_size=1是模型的推理性能 2、Jetson nano和Raspberry Pi3（树莓派Pi3）以及 Google Edge TPU的在模型推理上的性能对比 2 NVIDIA cuda支持的深度学习框架 deep-learning-frameworks：https://developer.nvidia.com/deep-le
NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快！
Cherry_DR的博客
04-04 1614
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...
NVIDIA Developer via NVIDIA Developer
Less is More
09-09 167
Welcome to the TensorRT developer community! Below are a few resources to help you get started: 1. Set-Up • Support Matrix: Platform and software version compatibility • Installation Guide: Step-by-step instructions for installation and upgrade 2. How To
NVIDIA CUDA Python编程框架--Warp开发文档第一章: Basics
专注于人工智能领域的小何尚
04-01 1526
由于 Warp 内核被编译为本机 C++/CUDA 代码，因此所有函数输入参数都必须是静态类型的。这将自动与 GPU 同步，以确保所有未完成的工作已完成，并将数组复制回 CPU 内存，并在其中传递给 NumPy。默认情况下，从外部数据（例如：NumPy、列表、元组）初始化的 Warp 数组将为指定设备创建数据副本到新内存。属于 Python 模块的所有内核都会在运行时编译为动态库和 PTX，然后在应用程序重新启动之间缓存结果，以实现快速启动。用户函数可以在同一模块内的内核中自由调用，并接受数组作为输入。
【翻译】英伟达JetsonXavierNxSeries开发文档，软件功能概述——多媒体（r35.1）
Dontla的博客
11-29 363
有关支持的功能的其他信息，请参阅主题 Accelerated GStreamer的以下部分。实用程序了解功能详细信息。提供 H.264 编码器的功能详细信息。下表列出了几类多媒体功能。能把全部列表列出来）
Nvidia TensorRT系列01-基本介绍
dejahu的博客
06-15 1020
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-Python推理
weixin_43999691的博客
07-18 899
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 TensorRT----Quick Start Guide | NVIDIA Docs
fanre的专栏
04-09 1792
一、引言 tensorRT是一个高性能深度学习推理库。tensorrt包含推理优化器和运行时。TensorRT能够以更高的吞吐量和更低的延迟运行。 本指南包含tensorrt基本的安装、转换、运行时选择以及最佳运用。 二、安装tensorrt 包含：容器、Debian、pip安装方式。 2.1、容器中安装 公有云上部署参照：NGC Certified Public Clouds Documentation 2.2、Debian安装 1、下载tensorRT 2、安装 os="ubu
Nvidia TensorRT系列01-TensorRT的功能1
dejahu的博客
06-16 921
在可用的配置选项中，您可以控制TensorRT降低计算精度的能力，控制内存和运行执行速度之间的权衡，并限制CUDA®内核的选择。要在模型级别控制精度，可以使用BuilderFlag选项（C++，Python）向TensorRT指示，在搜索最快速度时，它可以选择较低精度的实现（并且由于较低精度通常更快，如果允许，它通常会这样做）。因此，在构建阶段完成之前，您不得释放这些数组的内存。为了进行更精细的控制，如果某层必须以更高精度运行，因为网络的部分区域对数字敏感或需要高动态范围，则可以为该层指定算术精度。
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