TensorBoard 2.9.0 ‣ Nsight Compute 2023.1.1.4 ‣ 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 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

使用Python训练和部署低精度模型 （TensorFlow版） 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16: org/pdf/1710.03740.pdf 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）： html）： 1. TensorRT 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

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 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 模型部署推理延时，但也带来了模型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

⼏几个可以选择的⽅方案：
 1. 买更更多更更贵的机器器——fp16、v100、cpu化
 2. 优化算法——知识蒸馏
 3. 优化实现——jit/TensorRT PyTorch jit • 原理理介绍 • 转化为graph截图 TensorRT • NVIDIA推出的inference引擎 • ⾃自家硬件使⽤用到极致 • 与CPU⽐比较：20x faster • 正确的问法：
 的算⼦子 知识蒸馏 • Teacher Student 学的更更快 • Huggingface Distill BERT • 12层 蒸出 6层 what’s next? • TensorRT inference server
 改变pipeline
 • cpu化
 不不在意延时，只追求吞吐量量
 • fp16低精度 THANK YOU Meteorix 刘欣 github

曾硬证 0 Mobilenet 1.0 densenet121 量TVM (with Auto Tuning) 目MXNet+ TensorRT 目TVM +TensorRT AiiOS ! 驱动万物智能 THANKS9 Ali0S ! 驱动万物智能

INT8 Inference on PAI- 引FTe[= PAI-Blade Model Analysis Graph optimization Blade Graph Optimizer TensorRT Customized OptimizeT TAO Compiler (XLA) cuUBLAS/VcuDNNVCUTL， Blade Kernel Lib S， ation 计算平台事业部

a zero point http://on-demand.gputechconf.com/gtc/2017/presentation/s7310-8-bit-inference-with-tensorrt.pdf 𝑟𝑒𝑎𝑙_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 ∗ (𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑧𝑒𝑑_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − 𝑧𝑒𝑟𝑜_𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡)© 2019

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 • batching • 批量调度请求到GPU，增大并发和吞吐量

Azure AI、谷歌 Vertex AI 等，允许应用开发者轻松部署和使用标准化或定制化的 AI 模型， 并通过 API 接口调用这些模型。  最后一类是本地推理，SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 在生产级 GPU 服务负载中表现 出色，受到许多有本地托管模型需求的应用开发者的欢迎，此外，Ollama 和 LM Studio 也 是在个人计算机上运行模型的优选方案。 62