Optimieren Sie Deep-Learning-Modelle mit TensorRT für schnellere und effizientere Inferenzen auf NVIDIA GPUs. Erzielen Sie Echtzeitleistung mit YOLO und KI-Anwendungen.
TensorRT ist ein hochleistungsfähiger Deep Learning (DL) Inferenzoptimierer und eine von NVIDIA entwickelte Laufzeitbibliothek. Sie wurde speziell entwickelt, um den Inferenzdurchsatz zu maximieren und die Inferenzlatenz für Deep-Learning-Anwendungen zu minimieren, die auf NVIDIA-GPUs laufen. TensorRT nimmt trainierte neuronale Netzwerkmodelle aus verschiedenen Frameworks und wendet zahlreiche Optimierungen an, um eine hoch optimierte Laufzeit-Engine für den Einsatz zu erzeugen. Dieser Prozess ist entscheidend für den effizienten Einsatz von Modellen in Produktionsumgebungen, insbesondere wenn Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit entscheidend sind.
TensorRT erreicht signifikante Leistungsverbesserungen durch mehrere ausgeklügelte Techniken:
Der Arbeitsablauf beinhaltet typischerweise die Übernahme eines trainierten Modells (z.B. von PyTorch oder TensorFlow, oft über ein Zwischenformat wie ONNX) und dessen Einspeisung in den TensorRT-Optimierer. TensorRT analysiert das Modell, führt Graphenoptimierungen und zielspezifische Optimierungen basierend auf der spezifizierten Präzision und Ziel-GPU durch und erzeugt schließlich einen optimierten Inferenzplan, der als TensorRT-Engine bekannt ist. Diese Engine-Datei kann dann für schnelle Inferenz eingesetzt werden.
TensorRT ist von großer Bedeutung für die Phase der Modellbereitstellung im Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Seine Fähigkeit, die Inferenz signifikant zu beschleunigen, macht es unverzichtbar für Anwendungen, die Inferenz in Echtzeit erfordern, wie z.B. Objekterkennung mit Modellen wie Ultralytics YOLO, Bildsegmentierung und natürliche Sprachverarbeitung. Ultralytics ist neben Tools wie CUDA eine Schlüsselkomponente im NVIDIA-Software-Stack, die es Entwicklern ermöglicht, das volle Potenzial der NVIDIA-Hardware zu nutzen - von leistungsstarken Rechenzentrums-GPUs bis hin zu energieeffizienten NVIDIA-Jetson-Modulen für Edge AI. Ultralytics bietet eine nahtlose Integration, die es den Nutzern ermöglicht, YOLO-Modelle in das TensorRT-Format zu exportieren, um eine optimierte Bereitstellung zu ermöglichen, die häufig mit Plattformen wie dem Triton Inference Server verwendet wird.
TensorRT ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet, wo schnelle und effiziente KI-Inferenz benötigt wird:
Während sich TensorRT auf die Optimierung von Inferenzen speziell für NVIDIA-GPUs konzentriert, gibt es auch andere Werkzeuge im Ökosystem:
Das Hauptunterscheidungsmerkmal von TensorRT ist seine tiefe Integration mit NVIDIA-Hardware und seine aggressiven, auf GPUs zugeschnittenen Optimierungsstrategien, die auf NVIDIA-Plattformen im Vergleich zu allgemeineren Laufzeiten oft die höchste Leistung erbringen (siehe MLPerf Benchmarks). Die Verwaltung von Modellen und Bereitstellungen kann mit Plattformen wie Ultralytics HUB rationalisiert werden.