Nvidia TensorRT 4：加速深度学习推理

"Nvidia TensorRT开发者社区技术文档，涵盖了TensorRT的基础介绍、新特性、工作流程以及在FP16和INT8精度下的推理应用。文档由KenHe于2018.04.18发布，旨在为深度学习推理提供高性能的GPU引擎解决方案，适用于数据中心、嵌入式和汽车平台。" TensorRT是由Nvidia开发的一款深度学习推理优化库，主要用于提升神经网络模型在部署阶段的推理性能。它针对Nvidia GPU进行了优化，能够自动为数据中心、嵌入式和汽车平台生成性能优化且可用于部署的模型。TensorRT不仅支持传统的浮点32（FP32）计算，还支持更低精度的半精度浮点（FP16）和整数8（INT8）计算，以实现更高的计算效率和吞吐量。 在TensorRT 4中，有以下几个重要的新特性： 1. **FP16和INT8支持**：TensorRT 4进一步提升了对低精度计算的支持，允许在Pascal架构的GPU上使用FP16和INT8进行推理，显著提高了大型模型的处理速度，同时保持了较高的精度。 2. **性能优化**：通过自动化的性能优化，TensorRT可以生成针对特定硬件平台的部署就绪模型，确保在实际应用中实现高吞吐量和低延迟。 3. **更广泛的模型支持**：TensorRT 4增强了对更多种类神经网络模型的支持，使得更大、更复杂的模型可以在GPU上高效运行。 4. **易用性提升**：TensorRT提供了GIE（GPU Inference Engine）运行时，简化了优化模型的部署流程，使开发者能够更方便地将优化后的模型应用于实际产品。 5. **生态系统集成**：与Nvidia的其他工具如DIGITS（深度学习训练系统）紧密集成，为模型训练、测试和管理提供了端到端的解决方案。 6. **跨平台适应性**：TensorRT不仅适用于数据中心环境，也支持嵌入式和汽车平台，满足了不同场景下的需求。 通过TensorRT，开发者和研究人员可以将经过训练的深度学习模型快速转化为高效的推理服务，无论是对于实时的图像识别、语音识别还是自然语言处理等应用，都能提供卓越的性能表现。Nvidia TensorRT是一个强大的工具，它在推动深度学习在实际应用中的广泛部署中起着至关重要的作用。