TensorRT_Tutorial

TensorRT_Tutorial

深度学习推理加速实践指南

TensorRT_Tutorial项目是一个综合性资源库,提供NVIDIA TensorRT深度学习推理加速的实用指南。项目包含中文文档翻译、视频教程、博客文章和代码示例,覆盖TensorRT的基础使用和高级优化。内容涉及核心功能介绍、实际应用经验和优化技巧,为深度学习从业者提升模型推理性能提供了宝贵参考。

TensorRT深度学习GPU加速INT8量化性能优化Github开源项目

中文翻译文档

  • 2023年9月27日 增加 TensorRT 8.5.3 的中文翻译文档,使用 ChatGPT 翻译并精心校对,涵盖第1-2章

建议观看最新视频版本!列表如下

  • [《TensorRT 教程(一)如何选择 TensorRT 版本》][21]

  • [《TensorRT 教程(二)编译 TensorRT 的开源源代码》][22]

  • [《TensorRT 教程(3.1)解析 TensorRT 文档-基本使用》][23]

  • [《TensorRT 教程(3.2)解析 TensorRT 文档-TRT 可借鉴的代码示例》][24]

  • [《TensorRT 教程(3.3.1)plugin 示例和原理》][25]

  • [《TensorRT 教程(3.3.2)如何构建自己的 plugin 库》][26]

  • [《TensorRT plugin 16 条加速经验》][27]

  • 视频版资料请查看目录-视频版资料

进度记录

  • 2017-04-27 项目启动,创建 GitHub 仓库。
  • 2017-09-30 TensorRT 3 最近发布,整理当前资源。
  • 2017-10-18 新增博客-使用 TensorRT 实现 leaky relu 层
  • 2017-11-11 资源:新增 Google 的 INT8 开源库
  • 2017-11-25 新增博客-TensorRT Plugin 使用方法简介-以 leaky relu 层为例
  • 2020-8-31 新增博客《TensorRT Github 开源部分介绍》
  • 2020-9-7 新增博客《TensorRT 可借鉴代码汇总》
  • 2022-11-2 新增博客《Conformer Encoder GPU 加速策略全面汇总》
  • 2022-11-2 新增博客《TensorRT 转换模型的几种方式比较》

资源整理

  • [TensorRT 3 RC][1]和[TensorRT 2.1][2] 下载链接
  • [TensorRT 2.1 官方在线文档][3]
  • NVIDIA 介绍 TensorRT 的博客-[使用 NVIDIA TensorRT 部署深度神经网络][4]
  • GTC 2017 介绍 TensorRT 的[PPT][5]和[视频][6],包含 INT8 量化和校准的实现原理。
  • 新增 cublas 和 cudnn 的 INT8 [演示][7]
  • 新增本人在 GTC China 2017 Community Corner 主题 NVIDIA INT8 的 PPT,[GTC-China-2017-NVIDIA-INT8.pdf][8]
  • 新增 Google 的 INT8 开源库 [gemmlowp][9],目前支持 ARM 和 CPU 优化
  • "子棐之 GPGPU"公众号撰写的《TensorRT 系列》博客,由 NVIDIA 工程师撰写,从入门篇到 INT8 篇再到 FP16 篇最后以 Custom Layer 篇收尾,内容逻辑清晰,干货丰富,令人叹服。附四篇博客链接:[TensorRT 系列之入门篇][10],[TensorRT 系列之 INT8 篇][11],[TensorRT 系列之 FP16 篇][12],[TensorRT 系列之 Custom Layer 篇][13]。
  • [《高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT》][14],主要内容:一、TensorRT 理论介绍:基础介绍 TensorRT 是什么;做了哪些优化;为什么在已有框架的基础上还需要 TensorRT 的优化引擎。二、TensorRT 高级介绍:对于进阶用户,当遇到 TensorRT 不支持的网络层时该如何处理;

博客

  • [使用 TensorRT 实现 leaky relu 层][15]
  • [TensorRT Plugin 使用方法简介-以 leaky relu 层为例][16]

TensorRT 教程

TensorRT 作为 NVIDIA 推出的 C++ 库,能够实现高性能推理(inference)过程。最近,NVIDIA 发布了 TensorRT 2.0 Early Access 版本,重大更新是支持 INT8 类型。在当今深度学习盛行的时代,INT8 在缩小模型大小、加速运行速度方面具有巨大优势。Google 新发布的 TPU 就采用了 8 位数据类型。

本人目前正在使用 TensorRT 进行 INT8 的探索。曾因 TensorRT 文档不完善而遇到困难。因此,我想自己编写一个 TensorRT 教程,主要包括三部分:

  • TensorRT 用户指南翻译;
  • TensorRT 示例介绍分析讲解;
  • TensorRT 使用经验。

感谢每一位为该翻译项目做出贡献的同学。

内容来源: TensorRT 下载页面: https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-20-download

TensorRT 文档、示例 安装后对应目录中

参与者(按参与时间排序)

TensorRT 用户指南翻译

  • [LitLeo][18]

TensorRT 示例介绍分析讲解

  • [LitLeo][20]

TensorRT 使用经验。

欲参与者请加 QQ 群:483063470

支持项目捐赠 <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/55a2eac3-9334-4fde-8484-fd69756aa701.png" width = "200px" height = "200"/>

招聘实习生

【实习】【腾讯北京AILAB】招募AI异构加速实习生
简历直接发给负责人,保证迅速反馈。
基本要求:熟悉C++,至少实习6个月
工作内容:

  1. 使用C++复现框架训练的模型并进行CPU、GPU、ARM加速,达到上线的性能要求。
  2. 调研各种推理框架并投入生产 加分项:
  3. 有编写或维护深度学习框架代码的经验;
  4. 会CUDA开发,能自己编写kernel,会使用cublas、cudnn等库;
  5. 具备Linux CPU C++编程能力,会使用AVX、MKL;
  6. 熟悉深度学习计算过程
  7. 学习能力强,实习时间长 联系方式:lityangweiguang@163.com

[1至27为相关链接,保留原文]

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