TensorRT-7深度学习加速库：多模型支持与优化

知识点： 1. TensorRT概述： - TensorRT是NVIDIA推出的一个高性能的深度学习推理（Inference）加速器，旨在优化深度学习模型的运行速度和性能，尤其是在NVIDIA的GPU上。 - TensorRT支持在多个硬件平台上运行，包括NVIDIA T4、V100、A10等GPU。 - TensorRT支持自动混合精度推理，如FP32、FP16和INT8量化，能够大幅提高模型的运行速度和效率。 2. TensorRT工作流程： - TensorRT工作流程主要包含模型导入、模型优化、序列化和反序列化三个阶段。 - 在模型导入阶段，支持将模型从多种格式导入，例如ONNX（Open Neural Network Exchange）。 - 模型优化阶段，TensorRT对网络进行优化，如层融合、内核自动调优、内存复用等，以提升运行速度。 - 序列化和反序列化，TensorRT可以将优化后的模型序列化到磁盘上，并在需要时反序列化以便快速加载模型。 3. 多线程并发加速： - TensorRT支持基于线程池的多线程并发处理，可以显著提升预处理和后处理的速度。 4. Opencv算子优化： - TensorRT通过重写或融合部分Opencv算子来提升Cache的使用率，减少不必要的内存扫描操作，从而进一步提升推理速度。 5. GPU和CPU端异步执行： - TensorRT支持在推理时GPU和CPU端异步进行，实现延迟隐藏，提高整个系统的运行效率。 6. 模型Zoo和性能比较： - 提供了多种预训练模型，如YOLOv5x、YOLOv3、PANNet、PSENet、RetinaFace和RetinaNet等，并给出了它们在特定硬件上的推理时间和总时间。 - 例如，YOLOv5x在GPU上的推理时间为32.5ms，总时间为58ms；而YOLOv3的推理时间为14.5ms，总时间为29.5ms。 - 这些数据可以作为选择合适模型的依据，以便在不同的应用场景中平衡性能和速度。 7. 标签说明： - TensorRT与多个深度学习模型和框架相关联，例如hourglass、YOLOv3、YOLOv5、PSENet、FCOS、RetinaFace等。 - 这些标签表明TensorRT支持这些模型的高效推理。 8. 文件结构说明： - "tensorRT-master"表示包含TensorRT相关资源的压缩文件包，用户可以从该文件中获取TensorRT相关代码或库文件。 综上所述，TensorRT-7 Network Lib为开发者提供了一套完整的工具和库来加速深度学习模型在NVIDIA GPU上的推理过程，其优化后的性能在各种目标检测和图像识别任务中表现突出，适用于需要快速准确进行图像处理的应用场景。