简介
TensorRT 是Nvidia推出了一套加速库，针对神经网络计算做出一系列优化。
优化内容：
合并一些层
1,1 Conv、BN、ReLu合并成一个CBR层
1.2 取消Concat层。直接将concat层上一层的输出连接到需要的地方。
1.3 以Inception为例，多个分支中的第一层均为1*1卷积，合并成一个。
并行
多个分支，如果没有依赖关系，可以进行并行计算。
低精度
支持FP16和INT8。在训练阶段，由于反向传播梯度可能比较小，因此需要高精度。但是在Inference阶段，不太需要高精度。
模型固定，可以对计算图进行优化（这个不太理解）
Kernel Auto-tuning
根据超参和输入大小的不同，选用不同的卷积计算方法
Dynamic Tensor Memory
减少内存reuse
参考链接：
https://yq.aliyun.com/articles/580307
https://cloud.tencent.com/developer/news/329901
简介TensorRT 是Nvidia推出了一套加速库，针对神经网络计算做出一系列优化。 优化内容： 合并一些层1,...
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本文标题：初窥TensorRT
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/evansctx.html
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