Description
NVIDIA TensorRT est un SDK complet conçu pour optimiser l'inférence en apprentissage profond, fournissant aux développeurs des outils pour atteindre une faible latence et un débit élevé pour les applications d'IA. Basé sur le modèle de programmation parallèle NVIDIA CUDA, TensorRT comprend des compilateurs d'inférence, des environnements d'exécution et des techniques d'optimisation de modèle telles que la quantification, la fusion de couches et de tenseurs, et le réglage des noyaux.
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Ces fonctionnalités permettent aux développeurs de compresser les modèles de réseaux neuronaux et de les déployer efficacement dans des centres de données, des stations de travail, des ordinateurs portables et des dispositifs en périphérie.
L'écosystème TensorRT comprend plusieurs composants comme le compilateur TensorRT, TensorRT-LLM pour les grands modèles de langage, et l'optimiseur de modèle TensorRT. Ces outils prennent en charge des techniques d'optimisation avancées telles que la quantification post-formation et l'entraînement conscient de la quantification, facilitant le déploiement de modèles d'IA avec des exigences réduites en matière de latence et de bande passante mémoire. TensorRT s'intègre également avec des frameworks majeurs comme PyTorch et Hugging Face, permettant une importation et une optimisation de modèle sans faille.
TensorRT Cloud offre un service axé sur les développeurs pour générer des moteurs hyper-optimisés, permettant aux développeurs de répondre à des exigences spécifiques de débit d'inférence et de latence. Ce service prend en charge une variété de GPU NVIDIA, y compris les GPU RTX, GeForce, Quadro et de classe Tesla. TensorRT est largement adopté dans diverses industries, alimentant des applications dans l'analyse vidéo, l'IA vocale, les systèmes de recommandation, et plus encore.
Avec son ensemble robuste de fonctionnalités, NVIDIA TensorRT fournit un chemin unifié pour les développeurs afin de déployer efficacement des modèles d'IA, en faisant un outil essentiel pour l'inférence IA haute performance.
- CatégorieMLOps et déploiement de modèles
- Modèle tarifaireGratuit
- DéploiementCloud, Edge, Centre de données
- PlateformesGPU NVIDIA
Fonctionnalités principales de NVIDIA TensorRT
Optimisation de l'inférence
Techniques de quantification
Fusion de couches et de tenseurs
Réglage des noyaux
Intégration avec PyTorch et Hugging Face
Service TensorRT Cloud
Support pour les GPU NVIDIA
Compression de modèle
Premiers pas avec NVIDIA TensorRT
Télécharger : Accédez à TensorRT depuis NVIDIA Developer
Intégrer : Utilisez TensorRT avec vos modèles d'IA
Optimiser : Appliquez des techniques d'optimisation de modèle
Déployer : Déployez des modèles optimisés sur différentes plateformes
Cas d'utilisation de NVIDIA TensorRT
- Inférence en temps réel
- Grands modèles de langage
- Déploiement en périphérie
- Analyse vidéo
- IA vocale
