tensorrt自动驾驶平台（自动驾驶软件平台）

本篇文章给大家谈谈tensorrt自动驾驶平台，以及自动驾驶软件平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、浅谈TensorRT的优化原理和用法
• 2、NVIDIA助力艾氪英诺打造稀疏卷积在TensorRT上的最佳实践
• 3、nvidia提出三大计算平台
• 4、一个案例搞定ONNX、TensorRT推理
• 5、史上最全面的AI推理框架对比--OpenVINO、TensorRT、Mediapipe
• 6、cuda和tensorrt关系

浅谈TensorRT的优化原理和用法

TensorRT的优化原理主要包括训练模型优化、INT8精度转换、自动校准和插件层自定义，其用法涉及安装、模型转换、build阶段优化和deployment阶段推理。优化原理： 训练模型优化：TensorRT通过对训练好的深度学习模型进行优化，减少不必要的计算和内存占用，从而提高推理速度。

在这个过程中，TensorRT 会对模型进行各种优化，如低精度优化、算子融合等。配置与执行：用户需要根据自己的需求和硬件条件配置 TensorRT 引擎，包括设置 batch size、workspace 大小等参数。配置完成后，用户可以使用 TensorRT 提供的执行引擎 API 进行推理。

TensorRT倾向于使用GPU直接内存，而非CPU主机内存。在编译阶段，它会为计算密集层分配内存，通过Builder的maxWorkspace属性控制。运行时，引擎和ExecutionContext会利用设备内存，包括模型权重和暂存区，可通过IGpuAllocator接口进行自定义内存管理。

高效推理：TensorRT通过优化深度学习模型，减少推理过程中的计算量和内存占用，从而实现低延迟和高吞吐量的推理性能。多框架支持：TensorRT支持从Caffe、ONNX或TensorFlow等框架导入现有模型，并提供了C++和Python API，方便开发者进行模型构建和推理优化。

NVIDIA助力艾氪英诺打造稀疏卷积在TensorRT上的最佳实践

1、NVIDIA助力艾氪英诺成功打造稀疏卷积在TensorRT上的最佳实践，主要体现在以下几个方面：实现稀疏卷积在TensorRT上的高效部署：NVIDIA的GPU技术为艾氪英诺在稀疏卷积部署上提供了强大支持，特别是在自动驾驶领域的车路协同应用中，实现了性能上的突破。

2、NVIDIA 的 GPU 技术驱动艾氪英诺在稀疏卷积部署上实现了突破，助力其在泛交通领域的自动驾驶-车路协同应用中取得最佳实践。在自动驾驶领域，稀疏卷积作为关键算法，特别是 PointPillars 等方法的升级版，因其在三维空间特征利用上的优势，受到了广泛关注。

nvidia提出三大计算平台

1、NVIDIA提出的三大计算平台分别是加速计算平台、AI计算平台以及数据中心计算平台。以下是对这三大计算平台的详细解释：加速计算平台：核心功能：该平台专注于通过GPU加速各种计算密集型任务，如科学计算、工程模拟、图形渲染等。

2、EGX是NVIDIA专为边缘AI计算而打造的革命性平台，E代表Edge，象征着它将AI处理能力直接嵌入到用户设备的边缘，实现了即时、高效的数据处理。通过这种方式，EGX显著降低了将数据传输到云端的负担，从而显著提高了响应速度和效率。

3、打开该设置会提升显卡的运算能力建议打开。PhysX，是一套由AGEIA公司开发的物理运算引擎；也是世界三大物理运算引擎之一，另外两种是Havok和Bullet。PhysX物理引擎的演示程序 的另外一种含义是指专门计算PhysX引擎的物理加速卡。

4、NVIDIA BlueField DPU，一种专注于数据处理的新型可编程处理器，满足企业对高性能、安全性和可管理性的需求。DPU具有高性能多核CPU、网络接口和可编程加速引擎。作为加速计算模型的第三个计算单元，它与CPU和GPU共同构成未来计算的三大支柱。

一个案例搞定ONNX、TensorRT推理

ONNX，一种用于表示深度学习模型的开放标准，支持不同框架间模型转移。ONNX是机器学习领域的开放文件格式，用于存储训练完毕的模型。微软、亚马逊、Facebook和IBM等公司共同开发了ONNX规范及代码，以开源形式托管于GitHub。

使用ONNX Runtime加载ONNX模型，并对输入图像进行推理。推理结果通常包括目标的位置、分类评分和预测类标签。TensorRT推理 转换ONNX模型为TensorRT引擎：使用TensorRT工具将ONNX模型转换为TensorRT引擎文件，这个过程包括模型优化和量化等步骤，以提高推理速度。

模型训练完成后，下一步将训练好的模型由.pth格式转换为.onnx格式，以实现模型的预测功能。这一过程通过特定工具完成，确保模型可以在不同的环境中运行。最后一步，将训练后的模型应用到TensorRT中进行优化。

史上最全面的AI推理框架对比--OpenVINO、TensorRT、Mediapipe

史上最全面的AI推理框架对比：OpenVINO、TensorRT、Mediapipe OpenVINO：特点：作为英特尔的深度学习工具库，提供模型优化、推理引擎等一站式服务。支持多种任务，如视觉、语音、自然语言等，并在英特尔硬件上表现尤为出色。

选择推理框架时，需要考虑模型的部署平台、性能需求、优化技术、代码库兼容性等因素。ONNX作为模型转换的中间人，提供了跨框架的便利性；NCNN则在移动端性能优化上有独特优势；OpenVINO为各种计算平台提供高性能推理支持；TensorRT针对GPU平台提供高效率推理；Mediapipe则侧重于跨平台的设备端推理。

cuda和tensorrt关系

CUDA和TensorRT的关系主要体现在它们都是NVIDIA推出的技术，但服务于不同的计算领域和目的。CUDA是基础计算架构：CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算架构，它使得GPU能够解决复杂的计算问题。CUDA提供了丰富的库和工具，使得开发者能够编写高效的并行计算程序，广泛应用于科学计算、图像处理、机器学习等多个领域。

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。；CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。

CUDA和TensorRT在深度学习加速中各自发挥着重要作用，而它们的结合应用则能够进一步提升深度模型的运行效率。CUDA编程基础：掌握CUDA编程是高效利用GPU资源的前提。通过CUDA编程，开发者可以自定义深度学习模型中的并行计算部分，从而充分利用GPU的计算能力。

关于tensorrt自动驾驶平台和自动驾驶软件平台的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。