化 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 - 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| |32 * 328|7.3||11 [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

7e6351e02e278d623b7b26d/p1_2.jpg) ## The "Restrain" Python JIT thautwarm 目录 CONTENTS >> Preview >> 和其他JIT的比较 >> 实现原理 >> 如何参与开发 ) ## JIT version: 局部函数无开销 ## ●●● from restrain_jit.bejulia.functional import foreach, select, simd_select, J, out xs = np.arange(20000) @jit def all_add2(lst): @select(lst) @select(lst) def ret(elt): return ett + 2 return ret all_add2(xs) ## JIT using SIMD: ☀️ ☀️ ☁️ @jit def all_add2_�(lst, out): @simd_select(lst, out) def ret(elt): return ett + 2 return ret ret

a4/p1_2.jpg) ## 解放Python的 表达力，性能和安全性 Thautwarm 目录 CONTENTS >> 语法和语义扩展 >> JIT >> 静态类型  /home/$USER/.ipython/profile_default/startup/moshmosh_ipy.py ## Just In Time The Restrain Python JIT  为什么编译器从字节码开始着手？ machine)语义的优化问题? Julia后端和Cython后端的差别？ 栈机到基于寄存器(register based)的语义，控制流分析，SSA 和 $ \Phi $ 节点和栈机语义消除。 Cython JIT 基础架构。 ## 为什么编译器从字节码开始着手？ 因为运行时一旦开始你是拿不到源代码的。 如果你拿到了，那么你做了“脏”的操作(inspect库)。 我个人不能接受编译好的程序在运行时还要求源代码存在。

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

Execution ..... 1278 Parsing ..... 1279 Macro Expansion ..... 1280 Type Inference ..... 1280 JIT Code Generation ..... 1281 System Image ..... 1281 96.6 Calling Conventions ..... 1281 Julia optional typing, multiple dispatch, and good performance, achieved using type inference and just-in-time (JIT) compilation, implemented using LLVM. It is multi-paradigm, combining features of imperative, functional is key to Julia's ability to statically infer and compile code to run fast, without the usual JIT tricks and overhead. Indeed, any new method definition won't be visible to the current runtime

functions of PyArmor are written by c in the dynamic library _pytransform. _pytransform protects itself by JIT technical, and the obfuscated scripts is protected by _pytransform. On the other hand, the dynamic sure it's not changed. This is called Cross Protection. The dynamic library _pytransform.so uses JIT technical to achieve two tasks: • Keep the des key used to encrypt python scripts from tracing by instruction JZ to JNZ, so that _pytrans-form.so can execute even if checking license failed ## How JIT works? First PyArmor defines an instruction set based on GNU lightning. Then write some core functions

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

高性能 ➢ 基于watcher机制的高效分布式锁管理 ➢ 基于MVCC的事务隔离级别 ➢ 多集群数仓数据共享 ## 计算节点： ➢ 自定义虚拟数仓，资源隔离 ➢ 向量化执行器（SIMD）和JIT HTAP，弹性扩缩容 eMPP专利，弹性大规模并行计算 ➢ 分布式优化器 ➢ 存算分离架构 ## 可视化管控： ➢ 监控告警 ➢ 自定义和动态服务启停 备份恢复 ETL和数据导出 jpg) ONNX  TensorRT 编译层  TVM AI编译器

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

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