Высокопроизводительный инференс глубоких сетей на GPU с помощью TensorRT Нейронные сети
Инженер по развитию технологий в NVIDIA, энтузиаст в области глубокого обучения.
Тезисы
Производительность инференса - одна из самых серьезных проблем при внедрении DL приложений, так как она определяет, какое впечатление от сервиса останется у конечного пользователя, а также какова будет цена внедрения этого продукта. Таким образом, для инференса важно быть высокопроизводительным и энергоэффективным. TensorRT автоматически оптимизирует обученную нейронную сеть для максимальной производительности, обеспечивая существенное ускорение по сравнению с обычными часто используемыми фреймворками.
Из презентации вы узнаете, какие оптимизации применяются в TensorRT, как его использовать и увидите, насколько он быстр в избранных задачах.