¿Cómo acelera tensorRT la inferencia de redes neuronales?

TensorRT es el optimizador de inferencia de aprendizaje profundo y la biblioteca de tiempo de ejecución de NVIDIA que acelera la inferencia de redes neuronales. El proceso de optimización incluye principalmente los siguientes pasos:

1.**Optimización del cálculo directo de la red* *: el tensor utiliza una tecnología llamada "fusión de capas de red" para optimizar el cálculo directo. Combina capas convolucionales adyacentes y capas de agrupación para reducir los accesos a la memoria y los reordenamientos de datos innecesarios. Además, TensorRT utiliza instrucciones especiales como CUDA en la GPU para paralelizar estas operaciones, aumentando así la velocidad de cálculo.

2. **Optimización del cálculo hacia atrás* *: Para la propagación hacia atrás de redes neuronales, TensorRT optimiza el cálculo mediante el uso de técnicas similares al cálculo hacia adelante. Fusiona capas convolucionales y de agrupación adyacentes, lo que reduce la cantidad de cálculo y acceso a la memoria en la propagación hacia atrás. Además, TensorRT también utiliza tecnología de agregación de gradientes para optimizar aún más el cálculo de la retropropagación.

3.**Optimización del diseño de datos* *: Tensorrt también puede optimizar el diseño de datos para mejorar aún más la eficiencia del acceso a la memoria. Utiliza una tecnología llamada "optimización del diseño de datos" para determinar el mejor patrón de diseño de datos según la estructura de la red y los patrones de flujo de datos. Esto reduce los accesos innecesarios a la memoria y los reordenamientos de datos, aumentando así la velocidad de inferencia.

4. **Poda de modelos* *: Para algunos modelos que no requieren un razonamiento preciso, como la superresolución de imágenes o la segmentación semántica, se puede utilizar la tecnología de poda de modelos para reducir la complejidad del modelo. TensorRT admite el uso de diferentes estrategias de poda, como la poda global o local, para reducir los parámetros y la cantidad de cálculo del modelo, aumentando así la velocidad de inferencia.

A través de la tecnología de optimización anterior, TensorRT puede mejorar significativamente la velocidad de inferencia de redes neuronales, especialmente en un entorno de GPU. Esto convierte a TensorRT en una herramienta de aceleración de inferencia comúnmente utilizada en aplicaciones de aprendizaje profundo.