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TensorRT

TensorRT

优化深度学习推理的开源平台

NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码，展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分，并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件，并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。

TensorRTNVIDIAONNXCUDADockerGithub开源项目
访问官网GitHub文档

TensorRT：高性能深度学习推理引擎

TensorRT 是 NVIDIA 开发的一个高性能深度学习推理引擎，旨在优化和加速深度学习模型的部署。它是一个 C++ 库，可以在 NVIDIA GPU 上运行深度学习推理，提供低延迟和高吞吐量。

项目概述

TensorRT 开源软件(OSS)项目包含了 TensorRT 的一些开源组件，主要包括:

  1. TensorRT 插件的源代码
  2. ONNX 解析器的源代码
  3. 示例应用程序，展示 TensorRT 平台的用法和功能

这些开源组件是 TensorRT 通用版本(GA)的一个子集，并包含一些扩展和错误修复。

主要特性

  1. 高性能推理：TensorRT 可以显著提高深度学习模型的推理速度，特别是在 NVIDIA GPU 上。

  2. 模型优化：它可以自动优化训练好的模型，以获得最佳的推理性能。

  3. 跨平台支持：支持各种 NVIDIA GPU 架构，从数据中心到嵌入式设备。

  4. 多精度支持：支持 FP32（单精度浮点）、FP16（半精度浮点）和 INT8（8位整数）等多种精度。

  5. ONNX 支持：内置 ONNX 解析器，可以直接导入 ONNX 格式的模型。

  6. 插件系统：允许用户开发自定义层和操作，扩展 TensorRT 的功能。

构建和安装

要构建 TensorRT-OSS 组件，需要满足以下先决条件：

  1. 安装 CUDA 和 cuDNN
  2. 安装 CMake、Python 和其他必要的系统包
  3. 下载 TensorRT GA 版本
  4. 克隆 TensorRT-OSS 仓库并更新子模块

项目提供了 Docker 文件，可以轻松创建构建环境。构建过程包括生成 Makefile 和编译代码。具体的构建步骤可以参考项目的 README 文件。

应用场景

TensorRT 广泛应用于需要高性能深度学习推理的场景，例如：

  1. 自动驾驶
  2. 机器人技术
  3. 视频分析
  4. 自然语言处理
  5. 推荐系统
  6. 金融分析

社区支持

TensorRT 有一个活跃的开发者社区。对于企业用户，NVIDIA 还提供全球支持服务。开发者可以通过以下方式获取支持和最新信息：

  1. 参与 TensorRT 和 Triton 社区
  2. 关注 NVIDIA 开发者论坛
  3. 查阅官方文档和示例

结语

TensorRT 是一个强大的深度学习推理优化工具，能够显著提高模型的推理性能。通过开源部分组件，NVIDIA 为开发者提供了更多的灵活性和可定制性。无论是在边缘设备还是数据中心，TensorRT 都能帮助开发者充分发挥 NVIDIA GPU 的性能，实现高效的深度学习应用部署。

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