¿Cómo logra tensorRT la aceleración de la inferencia de la red neuronal?
TensorRT es un optimizador de inferencia de aprendizaje profundo (Inferencia) de alto rendimiento y una biblioteca de tiempo de ejecución desarrollado por NVIDIA. Puede cuantificar, podar y refinar modelos de aprendizaje profundo para reducir el cálculo y el uso de memoria del modelo y mejorar la velocidad de ejecución del modelo.
Los pasos principales para que TensorRT acelere la inferencia de redes neuronales son los siguientes:
1. Conversión del modelo: primero, debemos convertir el modelo de aprendizaje profundo entrenado a un formato compatible con TensorRT. . Este paso generalmente requiere el uso de herramientas de conversión proporcionadas por TensorRT, como trtexec o TRTCONV.
2. Optimización de la red: una vez completada la conversión del modelo, TensorRT realizará una serie de operaciones de optimización en el modelo, incluidas cuantificación, poda, destilación, etc. Estas operaciones pueden reducir efectivamente la cantidad de cálculo y el uso de memoria del modelo, mejorando así la velocidad de ejecución del modelo.
3. Construcción del motor de ejecución: una vez completada la optimización de la red, TensorRT generará un motor de ejecución. El motor de ejecución contiene toda la información sobre el modelo e instrucciones sobre cómo ejecutar el modelo de manera eficiente.
4. Inferencia: Finalmente, podemos utilizar la API proporcionada por TensorRT para realizar tareas de inferencia. Debido a que el motor de ejecución ya está optimizado para el modelo, este paso normalmente se ejecuta mucho más rápido que usar el modelo original directamente.
En general, TensorRT acelera la inferencia de redes neuronales a través de cuatro pasos: conversión de modelos, optimización de la red, creación de motores de ejecución e inferencia. Este enfoque no solo mejora la velocidad de ejecución del modelo, sino que también reduce la huella de memoria del modelo, lo que permite que los modelos de aprendizaje profundo se ejecuten en dispositivos con recursos limitados.