基于TensorRT车辆实时推理优化 Optimizing NVIDIA TensorRT Conversion for Real-time Inference on Autonomous Vehicles 自动驾驶系统使用各种神经网络模型,这些模型要求在GPU上进行极其精确和高效的计算.Zoox是一家全新开发robotaxis的初创公司,充分利用了NVIDIA硬盘的高性能.节能计算功能.最近,Zoox在旧金山发布了一个一小时的全自动驾驶,详细展示了他们的AI堆栈. 与TensorFlow相比,…

基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理 Fast INT8 Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 3 自主驾驶需要安全性,需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据.研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度神经网络(DNNs)必须优化其网络,以确保低延迟推理和能源效率.由于NVIDIA TensorRT中有了一个新的Python API,这个过程变得更加简单. Figure 1. TensorRT optimize…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of…

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务…

基于TensorRT优化的Machine Translation 机器翻译系统用于将文本从一种语言翻译成另一种语言.递归神经网络(RNN)是机器翻译中最流行的深度学习解决方案之一. TensorRT机器翻译示例的一些示例包括: Neural Machine Translation (NMT) Using A Sequence To Sequence (seq2seq) Model Building An RNN Network Layer By Layer 4.1. Neural Machine…

引言 天猫精灵(TmallGenie)是阿里巴巴人工智能实验室(Alibaba A.I.Labs)于2017年7月5日发布的AI智能语音终端设备.天猫精灵目前是全球销量第三.中国销量第一的智能音箱品牌. 在天猫精灵业务系统中,大量使用了算法模型.如领域分类模型,意图分类模型,槽填充模型,多轮对话模型等.当前天猫精灵后台有上百个正在使用的算法模型. 在模型服务方面,有两个问题非常重要: 首先,为了保证服务能够得到快速响应,模型的 RT 必须尽可能的短. 其次,我们希望在硬件资源一定的情况下能够支持…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

在项目中,随着时间的推移,数据量越来越大,程序的某些功能性能也可能会随之下降,那么此时我们不得不需要对之前的功能进行性能优化.如果优化方案不得当,或者说不优雅,那可能将对整个系统产生不可逆的严重影响. 此篇博主为大家分享一些根据自己多年的大数据分布式工作经验总结出优化的方案. 1.实时sql优化:就是将分析出来耗时的sql进行重写.拆分成多次查询后数据重组.去掉sql函数等等:sql能干的事情,程序肯定能干,且程序运行的性能一般情况会快很多,而且web服务器可以部署很多台:优点:可实现快速优化,…

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预…

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预…