TensorFlow推理迎腾飞：TensorRT集成带来性能飞跃

## TensorRT集成：为TensorFlow推理提速

NVIDIA 近期宣布，其推出深度学习推理优化器TensorRT现已集成至TensorFlow。TensorRT集成功能现已适用于TensorFlow 1.7版本。TensorFlow持续保持着最受欢迎深度学习框架的地位，NVIDIA TensorRT则通过对GPU平台的优化，大幅提升了推理性能，推进了AI应用落地。

TensorRT：GPU推理由此提速

TensorRT旨在针对GPU平台优化深度学习推理工作负载。其通过以下方式实现：

• 半精度的推理： TensorRT允许使用半精度（FP16）进行推理，与FP32精度相比，这可以将内存占用减少一半，而精度损失却微乎其微。
• 融合层： TensorRT会将多个深度学习层融合为单个操作，这可以减少开销，提高性能。
• 自定义内核： TensorRT允许用户创建自定义内核，以优化特定操作的性能。

TensorFlow与TensorRT集成的好处

TensorRT集成至TensorFlow为用户带来了以下好处：

• 性能提升： TensorFlow用户现可利用TensorRT的优化功能，从而提升推理性能。
• 更快的部署： TensorRT集成的无缝特性简化了部署流程，使TensorFlow模型能够更快速地投入生产环境。
• 更低的成本： TensorRT优化的推理可以减少GPU资源占用，从而降低云计算成本。

如何使用TensorRT集成

TensorRT集成至TensorFlow 1.7版现已可用。用户可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorFlow 1.7或更高版本。
2. 安装TensorRT 6.0或更高版本。
3. 在TensorFlow模型中导入TensorRT。
4. 编译并运行模型。

TensorRT集成的详细文档和示例可从NVIDIA开发者网站获取。

用例

TensorRT集成已在各种应用中得到成功使用，包括：

• 图像分类： TensorFlow模型通过集成TensorRT后，其图像分类推理速度提升了4倍。
• 目标检测： 在集成TensorRT后，TensorFlow目标检测模型的推理速度提升了2.5倍。
• 自然语言处理： TensorFlow自然语言处理模型通过集成TensorRT后，其推理速度提升了3倍。

结论

TensorRT集成至TensorFlow为深度学习从业者提供了显著的性能提升和部署效率。通过利用GPU优化功能，TensorFlow用户现在可以以更低的成本、更快的速度部署其模型。随着TensorRT与TensorFlow集成程度的不断提高，预计推理性能还将进一步提升，从而为AI应用的创新铺平道路。