NVIDIA宣布TensorRT登陆RTX显卡,全系列支持、性能最高翻倍
NVIDIA近日正式宣布,其AI推论加速框架TensorRT现已全面支持GeForce RTX显卡,带来大幅度的性能提升。根据官方实测结果,与Microsoft DirectML相比,TensorRT在某些应用中可提供高达2倍的推论性能。
NVIDIA近日正式宣布,其AI推论加速框架TensorRT现已全面支持GeForce RTX显卡,带来大幅度的性能提升。根据官方实测结果,与Microsoft DirectML相比,TensorRT在某些应用中可提供高达2倍的推论性能。
NVIDIA近日宣布,其专为AI推理加速设计的TensorRT框架,现已扩展至GeForce RTX系列显卡。这一举措意味着RTX显卡用户将能够体验到前所未有的AI性能提升,相较于DirectML,性能表现直接翻倍。
TensorRT是NVIDIA推出的一种推理优化器,能够显著提升AI模型的运行效率,此次,NVIDIA将TensorRT引入RTX平台,使得所有RTX显卡的用户都能享受到更快的AI性能。
英伟达近日宣布了一项重要更新,正式推出了专为RTX系列显卡设计的NVIDIA TensorRT for RTX,并且这一创新技术将全面支持Windows 11系统。此次更新意味着GeForce RTX全系列显卡用户将能够享受到TensorRT AI推理加速框架
之前尝试过用huggingface的transformer的library来下载bertmodel,并且简单的跑了一下。今天就打算测试一下CPU和gpu跑模型的性能,然后用trtllm优化一下,看能够优化到多少。
如题,从pytorch/TensorFlow/caffe等,模型转TensorRT Engine的过程中,大家遇到过什么问题呢?解决没解决都可以分享一下呀