边缘计算与智能视觉应用6.1TensorRT简介讲课人：XXX时间：20XX年12月30日延时符

AboutUs目录1TensorRT概述012TensorRT工作原理02

TensorRT概述01

TensorRT概述1、模型优化与转换TensorRT能够将各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX等）训练好的模型转换为优化的TensorRT引擎。2、多种精度支持TensorRT支持多种数据精度模式，包括FP32（单精度浮点）、FP16（半精度浮点）和INT8（8位整数）等。3、高效内存管理在边缘设备或资源有限的环境中，高效的内存使用至关重要。TensorRT提供了动态内存管理功能，能够根据输入数据的实际需求动态分配内存资源，减少内存浪费。

TensorRT概述4、网络层融合与内核自动调优网络层融合是TensorRT的一项重要优化技术，它将多个计算层合并为一个，减少了数据传输的开销和计算负担。5、灵活的部署支持TensorRT被广泛应用于各类深度学习推理任务，特别是在自动驾驶、智能安防、机器人、边缘计算等领域。6、丰富的API和工具支持TensorRT提供了丰富的API以支持不同的编程语言（如C++和Python），开发者可以通过这些API灵活地将TensorRT集成到自己的应用中。

TensorRT工作原理02

TensorRT工作原理1.模型解析与优化TensorRT首先将输入的模型（如来自TensorFlow、PyTorch、ONNX等框架的模型）进行解析。解析后的模型以计算图的形式表示，TensorRT随后对该计算图进行一系列优化操作。2.网络层融合网络层融合是TensorRT进行模型优化的关键步骤之一。通过将多个连续的网络层合并为一个计算单元，TensorRT减少了数据传输的开销和计算节点的数量，从而提高了推理速度。3.精度校准与量化TensorRT支持多种精度（如FP32、FP16和INT8）的推理模式。为了在加速推理的同时保持模型精度，TensorRT提供了精度校准功能。

TensorRT工作原理4.动态内存管理与内核自动调优为了适应不同输入数据的需求，TensorRT实现了动态内存管理技术。该技术能够根据实际输入数据的大小和形状，动态调整内存分配，避免资源浪费。5.推理引擎的构建与执行经过解析和优化，TensorRT会生成一个高度优化的推理引擎（TensorRTEngine）。该引擎是一个独立的二进制文件，包含了优化后的计算图和运行时需要的配置。6.实时推理与边缘部署TensorRT的优化技术特别适用于实时推理任务，如自动驾驶、智能监控、机器人控制等应用场景。它能够在有限的硬件资源下，提供低延迟、高吞吐量的推理性能。

谢谢观看Thankyouforwatching