Описание
NVIDIA TensorRT — это комплексный SDK, разработанный для оптимизации вывода глубокого обучения, предоставляющий разработчикам инструменты для достижения низкой задержки и высокой пропускной способности для AI-приложений. Основанный на модели параллельного программирования NVIDIA CUDA, TensorRT включает компиляторы вывода, среды выполнения и методы оптимизации моделей, такие как квантование, слияние слоев и тензоров, а также настройка ядер. Эти функции позволяют разработчикам сжимать модели нейронных сетей и эффективно развертывать их в центрах обработки данных, рабочих станциях, ноутбуках и устройствах на краю сети.
Читать далее
Экосистема TensorRT включает несколько компонентов, таких как компилятор TensorRT, TensorRT-LLM для больших языковых моделей и оптимизатор моделей TensorRT. Эти инструменты поддерживают передовые методы оптимизации, такие как квантование после обучения и обучение с учетом квантования, что облегчает развертывание AI-моделей с уменьшенными требованиями к задержке и пропускной способности памяти. TensorRT также интегрируется с основными фреймворками, такими как PyTorch и Hugging Face, что позволяет без проблем импортировать и оптимизировать модели.
TensorRT Cloud предлагает сервис, ориентированный на разработчиков, для генерации гипероптимизированных движков, позволяя разработчикам соответствовать конкретным требованиям к пропускной способности и задержке вывода. Этот сервис поддерживает различные графические процессоры NVIDIA, включая RTX, GeForce, Quadro и графические процессоры класса Tesla. TensorRT широко используется в различных отраслях, обеспечивая работу приложений в области видеоаналитики, AI для речи, рекомендательных систем и многого другого.
С набором мощных функций NVIDIA TensorRT предоставляет единый путь для разработчиков для эффективного развертывания AI-моделей, что делает его незаменимым инструментом для высокопроизводительного вывода AI.
- КатегорияMLOps и развёртывание моделей
- Модель ценообразованияБесплатно
- РазвёртываниеОблако, Edge, Центр обработки данных
- ПлатформыGPU NVIDIA
Основные функции NVIDIA TensorRT
Оптимизация вывода
Методы квантования
Слияние слоев и тензоров
Настройка ядер
Интеграция с PyTorch и Hugging Face
Сервис TensorRT Cloud
Поддержка графических процессоров NVIDIA
Сжатие моделей
Начало работы с NVIDIA TensorRT
Скачать: Получите доступ к TensorRT от NVIDIA Developer
Интегрировать: Используйте TensorRT с вашими AI-моделями
Оптимизировать: Применяйте методы оптимизации моделей
Развернуть: Разверните оптимизированные модели на различных платформах
Варианты использования NVIDIA TensorRT
- Вывод в реальном времени
- Большие языковые модели
- Развертывание на краю сети
- Видеоаналитика
- AI для речи
