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一、TensorRT 和 PyTorch

TensorRT 和 PyTorch 是两个不同的深度学习工具,虽然它们可以用于处理相同类型的任务,但它们的用途、特点和设计目标有所不同。

  1. TensorRT 简介
    TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款高性能深度学习推理引擎,主要用于优化和加速深度学习模型在 NVIDIA GPU 上的推理性能。它能够将训练好的深度学习模型转换为高效的推理版本,并对模型进行各种优化,如混合精度推理、层融合、内存和计算优化等,以最大化利用 GPU 资源。

主要特点:

模型优化:通过图层融合、内存优化等手段优化模型执行效率。
混合精度推理:支持 FP32、FP16 和 INT8 等多种精度格式,能够在保持精度的同时提升性能。
硬件依赖:专为 NVIDIA GPU 优化,能够充分发挥 GPU 的计算能力。
推理加速:显著减少推理时的延迟,并提高吞吐量。
集成性:通常与 TensorFlow、PyTorch 等框架结合使用,将模型导出为 ONNX 或其他格式后进行优化和推理。
主要用途:

用于部署深度学习模型,在生产环境中进行高效推理。
特别适合在边缘设备或数据中心中使用 NVIDIA GPU 进行高性能推理。
2. PyTorch 简介
PyTorch 是一个由 Facebook AI Research 团队开发的开源深度学习框架。它非常适合研究和开发阶段,因其灵活性和易用性而广受欢迎。PyTorch 提供了一个动态计算图,可以更直观地调试和开发模型。

主要特点:

灵活性:支持动态计算图,易于调试和开发模型。
模块化设计:丰富的预训练模型和模块,可以方便地构建和扩展神经网络。
广泛应用:不仅用于学术研究,还广泛用于工业界的模型训练和开发。
生态系统:与 Hugging Face、TorchServe 等工具无缝集成,支持 NLP、CV、音频等多种任务。
分布式训练:支持大规模分布式训练,能够高效利用多台机器和多个 GPU。
主要用途:

深度学习模型的研究、开发和训练。
可用于从研究到生产的全流程,尽管它更偏重于模型的开发和训练阶段。
3. TensorRT 与 PyTorch 的区别
用途不同:

PyTorch 主要用于模型的开发和训练阶段,适合研究人员和开发者使用。
TensorRT 专注于模型的推理优化和部署,适合在生产环境中使用。
架构依赖:

PyTorch 可以在 CPU 和 GPU 上运行,但在推理阶段,可能没有经过优化。
TensorRT 专门为 NVIDIA GPU 进行了高度优化,能够显著提升推理性能。
优化与性能:

PyTorch 在训练时提供灵活性,但推理性能可能不如专门优化的引擎。
TensorRT 通过多种优化手段提升推理效率,特别是在使用 NVIDIA 硬件时效果显著。
开发流程:

开发者通常使用 PyTorch 训练模型,然后将模型导出为 ONNX 或其他格式,接着在 TensorRT 中进行优化并部署。
总结
PyTorch 是用于深度学习模型开发和训练的框架,提供了灵活性和易用性。
TensorRT 是用于模型推理的优化引擎,专注于在 NVIDIA GPU 上进行高性能推理。
它们常常被结合使用:先在 PyTorch 中开发和训练模型,然后使用 TensorRT 来优化和部署该模型,以获得更好的推理性能。

二、TensorRT demo

代码仓:https://github.com/cyrusbehr/tensorrt-cpp-api.git
示例没有区分x86和aarch64,一般默认编译器都为gcc,要么在CMakeLists.txt指定aarch64,要么编译指定:cmake -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/aarch64-linux-gnu-gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/aarch64-linux-gnu-g++ …
参考cmake文档

http://www.tj-hxxt.cn/news/33726.html

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