"《TensorRT支持矩阵指南》是一份详细文档,由NVIDIA提供,用于概述TensorRT(一个高效的深度学习推理优化工具)在不同平台(如Linux x86-64、Windows x64、Linux PPC64LE、Linux AArch64)上的功能支持情况。文档涵盖了关键组件的版本兼容性,包括CUDA和cuDNN的支持,以及TensorRT Python API、NvUffParser、NvOnnxParser等工具的可用性。其中,Linux系统支持TensorRT Python API和NvUffParser、NvOnnxParser等,而在Windows上则没有这些Python接口的支持。Loops功能在Linux平台上可用,但在Windows上不支持。值得注意的是,跨平台或不同TensorRT版本的序列化引擎是不通用的,这意味着模型优化后的引擎可能需要针对特定平台和版本进行重新编译。这份指南对于开发者在选择合适的硬件和软件环境部署TensorRT模型至关重要,以确保性能和兼容性。" 文档的各个章节详细列出了以下内容: 1. **平台与软件特性**:这一章列出了每个平台支持的TensorRT版本和内置工具,如CUDA、cuDNN的版本,并指出TensorRT Python API的可用性。 2. **层和特性**:这部分可能讨论了TensorRT支持的特定深度学习层及其功能,有助于开发者了解哪些层可以在特定平台上运行。 3. **层和精度**:讨论了层的精度设置,可能包括对不同硬件的优化选项。 4. **硬件和精度**:这部分可能介绍了不同硬件配置如何影响TensorRT的性能和精度支持,例如Jetson系列的GPU。 5. **软件版本与平台**:给出了每种平台对应支持的TensorRT软件版本列表,以便用户根据需求选择。 6. **支持的运算符**:列举了TensorRT支持的运算符集,这对于构建和优化模型时确定可执行的操作至关重要。 《TensorRT支持矩阵指南》为开发者提供了全面的指导,帮助他们评估和规划在各种硬件和软件环境中使用TensorRT的最佳实践。理解这份文档对于充分利用TensorRT的潜力,提高深度学习模型的部署效率至关重要。
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