TensorRT

TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的软件开发工具包（SDK）。它由NVIDIA 开发，有助于优化训练有素的神经网络，以便在生产环境中部署，尤其是在NVIDIA GPU 上部署。它旨在从PyTorch 或TensorFlow 等框架中提取训练有素的模型，并对其进行优化，以实现更快、更高效的推理，这对实时应用至关重要。

TensorRT 是什么？

TensorRT 本质上是一个推理优化器和运行时引擎。它采用经过训练的深度学习模型，并在推理阶段应用各种优化措施来提高其性能。这一过程涉及图优化、层融合、量化和内核自动调整等技术。通过优化模型，TensorRT 可以减少延迟并提高吞吐量，从而可以在要求快速响应时间的应用中部署复杂的人工智能模型。

TensorRT 不是一个训练框架，而是在使用诸如 PyTorch或 TensorFlow.它特别关注部署阶段，确保模型在目标硬件（主要是NVIDIA GPU）上尽可能快速高效地运行。这对于在边缘设备或数据中心运行的应用尤其有价值，因为在这些应用中，推理速度和资源利用率至关重要。

TensorRT 如何工作

TensorRT 中的优化过程包括几个关键步骤，以提高推理性能：

• 图优化：TensorRT 对神经网络图进行分析和重组，以消除冗余操作并简化执行流程。这可能包括删除不必要的层或对最终输出无重大贡献的操作。
• 层融合：将多个兼容层合并为一个层，以减少开销并提高计算效率。例如，连续的卷积层、偏置层和 ReLU 层通常可以融合为一个操作。
• 量化：TensorRT 可以将模型权重和激活的精度从浮点（FP32 或 FP16）降低到整数格式（INT8 或更低）。这可以降低内存带宽要求并加快计算速度，尤其是在针对整数运算进行了优化的硬件上。虽然量化可能会略微降低精度，但TensorRT 的目标是在显著提高速度的同时，尽量减少这种影响。
• 内核自动调整：TensorRT ，根据目标GPU 架构为每层操作选择最有效的实现（内核）。这一自动调整过程可确保模型充分利用底层硬件能力。

与运行未经优化的原始模型相比，这些优化措施大大提高了推理速度和效率。

应用TensorRT

TensorRT 广泛应用于各种需要实时或接近实时推理的应用中。两个具体的例子包括

• 自动驾驶汽车：在自动驾驶汽车中，快速的物体检测和场景理解对安全和响应速度至关重要。 Ultralytics YOLO利用TensorRT 对模型进行优化后，可在NVIDIA DRIVE 平台上实现必要的推理速度，实时处理传感器数据，从而为导航和避障做出快速决策。
• 实时视频分析：对于安全监控或交通监控等应用，TensorRT 可处理高分辨率视频流，以最小的延迟进行目标检测、跟踪和分析。这样就能根据检测到的事件立即发出警报和采取相应行动，如安全警报系统中的入侵检测或智能城市的交通流量分析。

TensorRT 在其他领域，如医学图像分析、机器人技术和基于云的推理服务中，低延迟和高吞吐量也是至关重要的。

TensorRT 和Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO 可使用TensorRT 导出和优化模型，以便在NVIDIA 设备上部署。Ultralytics YOLO 的导出文档详细说明了如何将YOLO 模型转换为TensorRT 格式。这样，用户就可以利用TensorRT 的优化功能，大大加快YOLO 模型的推理速度。

对于在NVIDIA JetsonEdge 设备上部署YOLOv8 的用户而言， TensorRT 优化往往是实现实时性能的关键步骤。此外， NVIDIA Jetson上的 DeepStream利用TensorRT 实现高性能视频分析应用。

使用的好处TensorRT

利用TensorRT 可为部署深度学习模型提供几个关键优势：

• 提高推理速度：优化大大减少了推理延迟，提高了吞吐量，实现了实时性能。
• 降低延迟：对于需要即时响应的应用（如自主系统和实时分析）而言，降低延迟至关重要。
• 优化资源利用：量化和图形优化可减少内存占用和计算需求，使模型在资源有限的设备上运行更高效。
• 硬件加速：TensorRT 旨在最大限度地利用NVIDIA GPU，确保在NVIDIA 硬件上实现最佳性能。
• 部署就绪：它提供了一个生产就绪的运行环境，简化了从训练有素的模型到应用程序的部署过程。

总之，TensorRT 是开发人员部署高性能深度学习推理应用的重要工具，尤其是在使用NVIDIA GPU 时。通过优化模型以提高速度和效率，TensorRT 有助于缩小研究与实际部署之间的差距，使各行各业都能获得实用的高级人工智能。