‣ Nsight Systems 2023.2.3.1001 ‣ NVIDIA TensorRT™ 8.6.1.6 ‣ Torch-TensorRT 1.5.0.dev0 ‣ NVIDIA DALI® 1.27.0 ‣ MAGMA 2.6.2 ‣ JupyterLab 2.3.2 including Jupyter-TensorBoard ‣ TransformerEngine 0.10 ‣ Nsight Systems 2023.2.3.1001 ‣ NVIDIA TensorRT™ 8.6.1.6 ‣ Torch-TensorRT 1.5.0.dev0 ‣ NVIDIA DALI® 1.26.0 ‣ MAGMA 2.6.2 ‣ JupyterLab 2.3.2 including Jupyter-TensorBoard ‣ TransformerEngine 0.9 4 ‣ Nsight Systems 2023.2.1.89 ‣ NVIDIA TensorRT™ 8.6.1.2 ‣ Torch-TensorRT 1.4.0.dev0 ‣ NVIDIA DALI® 1.25.0 ‣ MAGMA 2.6.2 ‣ JupyterLab 2.3.2 including Jupyter-TensorBoard ‣ TransformerEngine 0.8

Grab Chew Chee Ming Grab Engineering Manager, Developer Experience ???????????? Durian eater in Dali, Yunnan ? Runs & Love the outdoors ☕ Makes and drinks Coffee Chew Chee Ming ⽬ 录 Developer

install dir. If this is not the case, go to the Firebird bin subdir and execute o seguinte comando dali: instreg install "C:\Program Files\Firebird" ... mas lembre-se de trocar o argumento do caminho

3.2.1 DALI 预处理 为了解决 CPU 预处理带来的“瓶颈”，我们采用了 NVIDIA 的 DALI 库，将预处理 直接放到 GPU 中运算。该库可以在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理，极大 的缓解 CPU 瓶颈，下图 12 为 DALI 的经典流程。 图 12 DALI 加速图像预处理流程 3.2.2 吞吐测试 如下图 13 所示，INT8 + DALI 的吞吐达到了 的吞吐达到了 1182 imgs/s，比 INT8 吞吐提升了 1.14 倍。引入 DALI 预处理后，T4 GPU 利用率达到了 100%，而 16 核 CPU 的利 用率则下降到了 1100% 左右，部分 CPU 资源得到了“解放”。另外，我们也测试 FP16 + DALI 的吞吐，反而有略微的下降。我们推测是 DALI 抢占了部分 GPU 计 算资源，而 FP16 服务的瓶颈在 GPU，所以对整体性能产生了负面影响。 GPU，所以对整体性能产生了负面影响。 34 > 2022年美团技术年货 图 13 使用 DALI 后吞吐测试提升对比 4. 总结 综上所述，本文基于 YOLOv6 V1.0 版本，以 YOLOv6s 为例探讨了基于重参数化 结构设计的 2D 检测模型的量化难点和具体方案，在模型精度基本保持的前提下，通 过量化加速，提升了约 40% 的 QPS。部署时的预处理优化则额外提升了 214%， 极大地

You can find a nice explanation of the Abraham Lincoln effect at [BACH04]. You will see the Salvador Dali’s painting “Gala Contemplating the Mediterranean Sea” turning to an Abraham Lincoln’s portrait when