2. 优化算法——知识蒸馏 3. 优化实现——jit/TensorRT ## PyTorch jit ## · 原理介绍 • 转化为graph截图  ## TensorRT • NVIDIA推出的inference引擎 - 自家硬件使用到极致 使用SQuAD任务测试，输入padding到328，batch size分别取1和32 - 计时代码只包含GPU时间，排除掉前后处理时间，另包含数据在CPU和GPU之间copy的时间 |bs * seqlen|tensorrt c++|tensorrt py|tensorflow|pytorch|pytorch jit| |---|---|---|---|---|---| |1 * 328|9.9|9.9|17|16.3|14.8| [Image](/uploads/documents/7/1/6/5/71656c39f0055537d7f9feafcf0f03f1/p36_2.jpg) ## what's next? • TensorRT inference server 改变pipeline • cpu化 不在意延时，只追求吞吐量 • fp16低精度 ![Image](/uploads/documents/7/1/6

使用Python训练和部署低精度模型 (TensorFlow版) 张校捷 2019/9/21 ## 目录 >> 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 >> TensorRT的FP16/Int8模型 总结  ## 3 TensorRT的FP16/Int8模型 TensorFlow中使用TensorRT在TensorRT中使用FP16/Int8 TensorFlow + TensorRT环境的构建 TensorRT的安装（https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html）： 1. TensorRT 安装包：https://developer 安装包：https://developer.nvidia.com/tensorrt 2. 从.deb文件安装libnvinfer.so 同时安装Python wheel文件tensorrt-6.0.1.5-cp37-none-linux_x86_64.whl 3. 安装TensorFlow 1.14 (GPU版本) 或者直接使用 Docker镜像： docker pull nvcr.io/nvidia/tensorflow:19

道路边线检测(Lane line Detection) 训练 (Training) Caffe, Tensorflow 基于现有的模型 海量图像用来训练 推断(Inference) TensorRT Caffe & Tensorflow ## DEEPMAP  推断(Inference) TensorRT 有很高的精确率(precision) (Intersection over Union) 有很高的召回率(recall) 自动生成路牌和信号灯的3D位置 ## DEEPMAP 路牌、信号灯检测

TensorBoard 2.9.0 Nsight Compute 2023.1.1.4 Nsight Systems 2023.2.3.1001 NVIDIA TensorRT $ ^{TM} $ 8.6.1.6 ▶ Torch-TensorRT 1.5.0.dev0 ▶ NVIDIA DALI $ ^{®} $ 1.27.0 MAGMA 2.6.2 JupyterLab 2.3.2 including your PyTorch code. A preview of Torch-TensorRT (1.4.0dev0) is now included. Torch-TRT is the TensorRT integration for PyTorch and brings the capabilities of TensorRT directly to Torch in one line Python PyTorch Container Versions The following table shows what versions of Ubuntu, CUDA, PyTorch, and TensorRT are supported in each of the NVIDIA containers for PyTorch. For earlier container versions, refer

AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。 目前，项目已开源至 Github，传送门：YOLOv6。欢迎有需要的小伙伴们 版本。更详尽的关于量化部署实践的相关内容，近期会在美团技术团队公众号上进行推送，敬请期待。 ## 完备的开发支持和多平台部署适配 YOLOv6 支持检测模型训练、评估、预测以及模型量化、蒸馏等全链路开发流程，同时支持 GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。更详细的教程指引请移步 YOLOv6 Github 仓库 Deployment 量化部署方面的难题。对重参数化网络的直接量化一般会带来不可接受的精度损失，例如 RepVGG-B1 $ ^{[2]} $ 网络在 ImageNet 数据集上的浮点精度为 78.42%，采用 TensorRT 后量化（PTQ）的量化模型精度则降低为 54.55%。 此外，由于重参数化结构在训练和部署时结构不同，因此无法直接适配现有的量化感知训练（QAT）方法，如何使用 QAT 方法来提高 YOLOv6

- zero_point) http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2017/presentation/s7310-8-bit-inference-with-tensorrt.pdf ## Quantization in TVM ## • Quantization within TVM - Automatic Quantization • TVM stack ingests

Networking(Spectrum-X) Silicon 9 Training场景NVDA主导 Rack-scale(NVL72) System 10 AMD Helios慢1-2季即错过整代 CUDA+cuDNN+TensorRT Software 10 生态锁定无解 框架集成(PyTorch/JAX) Software 9 新模型首发支持NVDA AI Factory(NIM/NeMo) Software 7

深度学习-分布式模型推理 ## · 推理性能优化 • 减少计算量：operator fusion/XLA/TVM/prune/float16/quantization • 加快计算速度：batching/TensorRT/MPS/SSE/AVX/Neon ## • operator fusion - 针对特定场景重写耗时算子 • 重构tensorflow计算引擎 ![Image](/uploads/d

rather than tensorflow/contrib/lite. • TensorFlow GPU binaries are now built against CUDA 10 and TensorRT 5.0. • Support for Python3.7 on all operating systems. • Moved NCCL to core. ## Behavioral changes

jpg) ONNX  TensorRT 编译层  TVM AI编译器