ما هو TensorRT؟
ما هو TensorRT؟
يعرض لكم موقع ArabWriters ما هو TensorRT؟
NVIDIA ® TensorRT ™ هي SDK لاستدلال التعلم العميق عالي الأداء. يتضمن مُحسِّنًا لاستدلال التعلم العميق ووقت تشغيل يوفر زمن انتقال منخفضًا وإنتاجية عالية لتطبيقات استدلال التعلم العميق.
وبالمثل ، ما هو جي نفيديا؟
محرك الاستدلال NVIDIA GPU (GIE) هو حل لاستدلال التعلم العميق عالي الأداء لبيئات الإنتاج. تعد كفاءة الطاقة وسرعة الاستجابة مقياسين رئيسيين لتطبيقات التعلم العميق المنشورة ، لأنهما يؤثران بشكل مباشر على تجربة المستخدم وتكلفة الخدمة المقدمة.
أيضًا ، هل TensorRT مفتوح المصدر؟
برنامج TensorRT مفتوح المصدر
المدرجة هي مصادر ملحقات TensorRT والمحللون (Caffe و ONNX) ، بالإضافة إلى نماذج من التطبيقات التي توضح استخدام وقدرات منصة TensorRT. … لمساهمات الكود في TensorRT-OSS ، يرجى الاطلاع على دليل المساهمة وإرشادات الترميز.
ثانيًا ، هل TensorRT مترجم؟
TensorRT 7 ميزات جديدة مترجم التعلم العميق مصمم لتحسين وتسريع الشبكات العصبية المعقدة والمتكررة والقائمة على المحولات اللازمة لتطبيقات الكلام بالذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك ، كيف يمكنني استيراد TensorRT؟ إجراء
- تحميل هذا TensorRT عجلة بايثون. تثبيت python3 -m pip – ترقية nvidia- تينسورت . …
- للتحقق من أن التثبيت يعمل ، استخدم أوامر Python التالية من أجل: يستورد ال تينسورت وحدة بايثون.
كيف أعرف أنه تم تثبيت TensorRT؟
يمكنك استعمال ال الأمر الموضح في المنشور رقم 5 أو إذا كنت تستخدم dpkg يمكنك استخدام “dpkg -l | grep tensorrt “. تحتوي حزمة tensorrt على إصدار المنتج ، لكن لدى libnvinfer إصدار API.
هل يمكن تشغيل TensorRT على وحدة المعالجة المركزية؟
خادم الاستدلال TensorRT يدعم كلاً من الاستدلال GPU و CPU.
لماذا TensorRT أسرع؟
نتائج أداء تحسين TensorRT
نتيجة كل تحسينات TensorRT هي أن تعمل النماذج بشكل أسرع وأكثر كفاءة مقارنة بتشغيل الاستدلال باستخدام أطر عمل التعلم العميق على وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات. … مع TensorRT ، يمكنك الحصول على أداء استدلال أسرع بما يصل إلى 40 مرة مقارنة Tesla V100 بوحدة المعالجة المركزية.
هل TensorRT أسرع من TensorFlow؟
سرعة TensorRT يصل TensorFlow استنتاج بمقدار 8 أضعاف لعمليات التشغيل بزمن انتقال منخفض لمعيار ResNet-50. تكلف تحسينات الأداء هذه بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية الإضافية وتعمل مع إصدار TensorFlow 1.7 والإصدارات الأحدث. سنصف في هذه المقالة سير العمل الجديد وواجهات برمجة التطبيقات لمساعدتك على البدء به.
هل TensorRT جزء من TensorFlow؟
تركيب TF-TRT. تم تصميم حاويات NVIDIA الخاصة بـ TensorFlow مع تمكين TensorRT ، مما يعني أن TF-TRT هي كذلك جزء من ثنائي TensorFlow في الحاوية ويمكن استخدامه خارج الصندوق. تحتوي الحاوية على جميع تبعيات البرامج المطلوبة لتشغيل TF-TRT.
كيف تدير TensorRT؟
يتكون البرنامج التعليمي من الخطوات التالية:
- الإعداد – قم بتشغيل حاوية الاختبار ، وقم بإنشاء محرك TensorRT من نموذج PyTorch الذي تم تصديره إلى ONNX وتحويله باستخدام trtexec.
- C ++ runtime API – قم بتشغيل الاستدلال باستخدام المحرك و TensorRT’s C ++ API.
- Python runtime API – قم بتشغيل الاستدلال باستخدام المحرك و TensorRT’s Python API.
كيف أعرف إذا تم تثبيت cuda؟
تحقق من تثبيت CUDA
- تحقق من إصدار برنامج التشغيل من خلال النظر في: / proc / driver / nvidia / version: …
- تحقق من إصدار CUDA Toolkit. …
- تحقق من تشغيل وظائف CUDA GPU عن طريق تجميع العينات وتنفيذ برنامج deviceQuery أو اختبار النطاق الترددي.
كيف اعرف نسخة Cudnn؟
مشاهدة ملف cuda، cudnn، ubuntu version
تحقق من إصدار cuda cat / usr / local / cuda / version. TXT 2. تحقق من إصدار cudnn cat / usr / local / cuda / include / cudnn. ح | grep CUDNN_MAJOR -A 2 3.
ما هو الضبط التلقائي للنواة؟
ضبط تلقائي هو طريقة مهمة لاستكشاف تحسينات التعليمات البرمجية تلقائيًا. … في هذه الورقة ، قدمنا طريقة ضبط تلقائي ، والتي توسع نطاق الضبط المنخفض المستوى الحديث لنواة OpenCL أو CUDA نحو تحسينات أكثر تعقيدًا.
هل يحتاج الاستدلال إلى GPU؟
خيار المسرع 1: تسريع GPU للاستدلال. تقوم بتدريب النموذج الخاص بك على وحدات معالجة الرسومات ، لذلك من الطبيعي النظر إلى وحدات معالجة الرسومات لنشر الاستدلال. بعد كل شيء ، تعمل وحدات معالجة الرسومات (GPU) بشكل كبير على تسريع التدريب على التعلم العميق ، والاستدلال هو مجرد مرور أمامي لشبكتك العصبية التي تم تسريعها بالفعل على وحدة معالجة الرسومات.
هل TensorRT ضروري؟
TensorRT ينفذ العديد من التحولات والتحسينات الهامة ل الرسم البياني للشبكة العصبية (الشكل 2). … أنت بحاجة أيضًا إلى استيراد طبقات TensorFlow معينة غير مدعومة يدويًا ، ثم تشغيل الرسم البياني الكامل في TensorRT. لن تحتاج إلى القيام بذلك في معظم الحالات بعد الآن.
ما الفرق بين TensorFlow و TensorRT؟
لا يزال TensorFlow هو إطار عمل التعلم العميق الأكثر شيوعًا اليوم بينما تعمل NVIDIA TensorRT على تسريع استدلال التعلم العميق من خلال التحسينات وأوقات التشغيل عالية الأداء للأنظمة الأساسية القائمة على وحدة معالجة الرسومات. … TensorRT تسريع استنتاج TensorFlow بمقدار 8x لتشغيلات زمن الوصول المنخفض لمعيار ResNet-50.
كيف يتم تحسين TensorRT؟
لذلك ، للتغلب على هذا ، تستخدم TensorRT اندماج الطبقة والموتر لتحسين ذاكرة GPU وعرض النطاق الترددي عن طريق دمج العقد في النواة عموديًا أو أفقيًا (أو كليهما)، مما يقلل من النفقات العامة وتكلفة قراءة وكتابة بيانات الموتر لكل طبقة.
هل تقلل TensorRT الدقة؟
وصف. استخدام TensorRT على نموذج مدرب هو مما أدى إلى انخفاض كبير في الأداء والدقة. انخفض وقت الاستدلال من ~ 10 مللي ثانية / إطار إلى ~ 90 مللي ثانية / إطار وهناك اختلافات ملحوظة عن الإخراج الأصلي.
ما الفرق بين TensorFlow و TensorRT؟
لا يزال TensorFlow هو إطار عمل التعلم العميق الأكثر شيوعًا اليوم بينما تعمل NVIDIA TensorRT على تسريع استدلال التعلم العميق من خلال التحسينات وأوقات التشغيل عالية الأداء للأنظمة الأساسية القائمة على وحدة معالجة الرسومات. … TensorRT تسريع استنتاج TensorFlow بمقدار 8x لتشغيلات زمن الوصول المنخفض لمعيار ResNet-50.
ما الخوارزمية التي يستخدمها TensorFlow؟
يعتمد TensorFlow على حساب الرسم البياني؛ يسمح للمطور بتصور بناء الشبكة العصبية باستخدام Tensorboad. هذه الأداة مفيدة لتصحيح أخطاء البرنامج. أخيرًا ، تم تصميم Tensorflow ليتم نشره على نطاق واسع. يعمل على وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات.
كيف يمكنني تشغيل عينة cuda؟
انتقل إلى نماذج CUDA ‘ لا أحد الدليل. افتح ملف حل Visual Studio nbody لإصدار Visual Studio الذي قمت بتثبيته. افتح قائمة “إنشاء” في Visual Studio وانقر فوق “إنشاء حل”. انتقل إلى دليل إنشاء نماذج CUDA وتشغيل العينة nbody.
أين يتم تثبيت cuda؟
بشكل افتراضي ، المعجزات مجموعة أدوات SDK تم تنصيبه تحت / usr / local /المعجزات/. برنامج تشغيل مترجم nvcc تم تنصيبه في / usr / local /المعجزات/ بن و المعجزات مكتبات وقت تشغيل 64 بت هي المثبتة في / usr / local /المعجزات/ lib64.
أين Libcudnn So 7؟
libcudnn. لذا. 7 موجود في كلا الدللين التاليين / usr / local / cuda / lib64 و /usr/local/cuda-9.0/lib64 .
ما هو cuDNN؟
الشبكة العصبية العميقة NVIDIA CUDA (cuDNN) عبارة عن مكتبة مُسرعة من خلال وحدة معالجة الرسومات (GPU) تضم العناصر الأولية للشبكات العصبية العميقة. إنه يوفر تطبيقات مضبوطة للغاية للإجراءات التي تنشأ بشكل متكرر في تطبيقات DNN.
لا تنس مشاركة هذا المنشور على Facebook و Twitter!
اكتشف وبالمثل المزيد من المقالات في مجلتنا و في تصنيفات علم النفس و الصحة .
نأمل أن تكون مقالتنا ما هو TensorRT؟
قد اعجبكم
لمساعدتنا ، ندعوك إلى مشاركة المقالة على Facebook ، instagram و whatsapp مع الهاشتاج ☑️