TensorRT开源库：深度学习推理加速的C ++解决方案

资源摘要信息:"TensorRT是一个由NVIDIA推出的C++库，旨在提升深度学习模型在NVIDIA GPU上的推理性能。作为一个高性能推理平台，TensorRT专注于优化和执行深度学习模型的推理，使其在边缘设备、数据中心以及汽车领域等场景中发挥出更高的效率和更低的延迟。该库通过其专有的编译器、优化器和运行时引擎，能够将训练好的神经网络模型转换为优化的TensorRT引擎，从而加速模型推理。 描述中提及的TensorRT开源软件存储库，是一个包含了TensorRT开源组件的代码仓库。这些组件包括TensorRT插件和解析器，它们能够支持Caffe和ONNX这样的深度学习框架。在该存储库中，开发者还可以找到一系列的示例应用程序，这些示例展示了如何使用TensorRT进行模型优化，并在实际部署中实现高效的推理任务。通过这种方式，开发者可以更直观地了解TensorRT的功能，并将其应用到具体项目中。 由于TensorRT是为NVIDIA GPU优化的，因此在构建TensorRT OSS组件时，需要确保系统满足特定的软件依赖要求。这些要求包括CUDA和cuDNN的特定版本，以及GNU Make。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA提供的一套并行计算平台和API模型，而cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是专门为深度神经网络设计的加速库。GNU Make是一个构建工具，用于控制编译器和程序链接器，生成可执行文件和库文件。 在标签中提到的C/C++和Machine Learning进一步明确表明了TensorRT主要面向的是需要高性能计算支持的机器学习领域开发者。C/C++作为一种性能强大的编程语言，能够提供更贴近硬件的操作，非常适合进行深度学习模型的底层开发和优化。Machine Learning标签则指向了TensorRT的主要应用场景——机器学习推理。 文件名称列表中的'TensorRT-master'指出了代码仓库的主干目录名，这意味着开发者可以通过访问这一目录来获取TensorRT开源项目的最新代码和资源，进行学习、研究和开发工作。整体而言，TensorRT的推出为使用NVIDIA GPU的开发者提供了一个强大的工具，使得他们能够在AI推理应用中实现高性能和快速部署。"