NVIDIA GPU与TensorRT加速深度学习应用部署

"快速部署GPU DL应用程序177.pptx" 在当今的深度学习领域，速度至关重要，正如武术世界中的胜利者一样。NVIDIA的David在2018年4月3日的演讲中强调了这一点，他讨论了如何快速部署GPU驱动的深度学习应用，并介绍了TensorRT在提升性能方面的作用。 为何需要TensorRT？ TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器和运行时，它能够对训练好的神经网络模型进行解析、优化和编译，以实现最佳运行效率。在处理实时或高并发的深度学习任务时，TensorRT可以显著提高速度和效率，尤其是在GPU上运行推理工作负载时。 TensorRT+P4性能表现： TensorRT与NVIDIA Tesla P4 GPU的结合，展示了在推理工作负载上的强大性能。NVIDIA Tesla P4 GPU专为高效能数据中心应用设计，尤其适合深度学习推理。与未优化的部署相比，它可以提供高达60倍的能效提升，这对于扩展服务器的效率至关重要。 TensorRT实践： 在实践中，TensorRT可以显著加速基于TensorFlow、PyTorch等框架构建的应用。它通过自动内存管理和低级别库的优化，如cuDNN（用于深度神经网络的GPU加速库）和cuBLAS（用于GPU的BLAS库），来减少延迟并提高吞吐量。 即将到来的力量：NGC+TRT+阿里云快速部署 NGC（NVIDIA GPU Cloud）是NVIDIA提供的一个容器注册表，包含了预构建的深度学习、机器学习和数据科学的软件堆栈。它简化了在GPU基础设施上部署和运行这些应用的过程。NGC与TensorRT的结合，加上阿里云的支持，使得在云端快速部署优化的深度学习应用成为可能。 什么是NGC？为何需要NGC？ NGC是一个包含经过验证的、容器化的深度学习和数据科学框架的仓库。它提供了开箱即用的解决方案，消除了设置和维护复杂软件环境的困扰，使用户能够专注于他们的核心任务——研发和运行深度学习模型。 了解容器： 容器是一种轻量级的虚拟化技术，允许开发者打包应用程序及其依赖项到一个可移植的容器中，确保在任何支持的平台上都能一致地运行。在深度学习环境中，容器化有助于保持环境一致性，简化版本控制，并促进团队间的协作。 NGC Web UI导航： 通过NGC的Web界面，用户可以浏览和选择合适的深度学习容器镜像，轻松下载并部署到包括阿里云在内的云平台。 NGC+阿里云实践： 将NGC与阿里云相结合，用户可以方便地在阿里云的GPU实例上快速启动和运行TensorRT优化的深度学习模型，无需手动配置和优化环境，极大地缩短了部署时间。 当前部署工作流程及挑战： 传统的部署工作流程涉及使用CUDA和NVIDIA Deep Learning SDK（如cuDNN、cuBLAS和NCCL），但这种未经优化的部署方法存在挑战，如模型推理速度慢、资源利用率低和运维复杂度高等问题。 TensorRT与NVIDIA GPU的集成，以及通过NGC和阿里云提供的云服务，为深度学习应用的快速部署和高效执行开辟了新的路径，使得各种行业，如互联网服务、医疗、媒体娱乐、安全防御和自动驾驶等，都能从深度学习的广泛应用中受益。无论是图像分类、语音识别、自然语言处理还是实时翻译，TensorRT都在推动着这些领域的技术边界。