NVIDIA TensorRT est un optimiseur d'inférence et un moteur d'exécution haute performance pour l'apprentissage profond. Il est conçu pour optimiser et accélérer l'inférence des réseaux neuronaux profonds (DNN) sur les GPU NVIDIA. TensorRT peut améliorer de manière significative les performances des DNN, réduire leur empreinte mémoire et diminuer leur latence.
Voici quelques informations sur NVIDIA TensorRT :
1. TensorRT prend en charge plusieurs frameworks d'apprentissage profond populaires, tels que TensorFlow, PyTorch et Caffe. Cela permet aux développeurs d'intégrer facilement TensorRT dans leurs flux de travail d'apprentissage profond existants.
2. TensorRT utilise des techniques d'optimisation s pour réduire la complexité de calcul des DNN. Pour ce faire, il fusionne plusieurs couches d'un réseau en une seule opération, élimine les calculs inutiles et quantifie les poids et les activations du réseau.
3. TensorRT peut exécuter des DNN avec des calculs en précision mixte, ce qui signifie qu'il peut utiliser des nombres à virgule flottante de 16 bits et de 32 bits pour effectuer des calculs. Cela permet de réduire considérablement l'utilisation de la mémoire et d'augmenter le débit.
4. TensorRT prend également en charge les formes tensorielles dynamiques, ce qui permet une utilisation plus efficace de la mémoire et réduit le besoin d'opérations de remplissage.
5. TensorRT inclut un ensemble de modèles pré-entraînés qui peuvent être utilisés pour des tâches courantes d'apprentissage profond, telles que la classification d'images et la détection d'objets. Ces modèles peuvent être affinés pour des applications spécifiques ou utilisés comme point de départ pour des modèles personnalisés.
6. TensorRT prend en charge l'inférence par lots et en continu, ce qui permet des applications à haut débit et à faible latence. L'inférence par lots peut traiter plusieurs échantillons d'entrée en parallèle, tandis que l'inférence en continu peut traiter les échantillons d'entrée au fur et à mesure qu'ils sont disponibles.
7. TensorRT peut être déployé sur une gamme de GPU NVIDIA, y compris les appareils Jetson pour l'informatique de périphérie et les GPU de centre de données pour l'informatique de haute performance.
En conclusion, NVIDIA TensorRT est un outil pour optimiser et accélérer l'inférence des réseaux neuronaux profonds. Ses techniques d'optimisation s, ses calculs en précision mixte et la prise en charge de plusieurs frameworks d'apprentissage profond en font un choix populaire parmi les développeurs. En utilisant TensorRT, les développeurs peuvent améliorer les performances et l'efficacité de leurs applications d'apprentissage profond et fournir des solutions d'IA en temps réel à grande échelle.