c++ tensorrt 推理

TensorRT是由英伟达推出的高性能推理引擎。它可以将训练好的深度学习模型转换为高效的推理模型，能够在GPU上快速且高效地进行推理操作。

首先，使用TensorRT进行推理需要经过以下几个步骤。首先，我们需要将训练好的模型转换为TensorRT可以理解的格式，例如ONNX或通过TensorRT的C++ API直接加载。接下来，我们需要创建一个TensorRT的推理引擎，该引擎会根据输入模型的结构和参数进行优化和推理操作。然后，我们可以将输入数据传递给TensorRT引擎进行推理，并获取输出结果。

TensorRT对推理的高性能有以下几个方面的优势：首先，TensorRT采用了各种优化技术，如网络剪枝、低精度量化等，以减少模型的计算和存储开销，从而在保持推理精度的前提下提高推理速度。其次，TensorRT支持多个GPU的并行计算，可以充分利用GPU的并行计算能力，提高推理的并行度和吞吐量。此外，TensorRT还支持INT8量化和FP16混合精度推理，通过降低计算精度可以进一步提高推理速度。

总的来说，TensorRT是一个优秀的推理引擎，它能够将深度学习模型转换为高效的推理模型，并能够在GPU上进行快速且高效的推理操作。通过TensorRT，我们可以充分利用GPU的计算能力，提高推理的速度，并在保持推理精度的同时减少计算和存储开销。