如何使用TensorRT优化和部署ONNX模型
原文韩文，约2900字，阅读约需7分钟。发表于：。들어가며 딥러닝 모델을 배포할 때 성능 최적화는 중요한 요소이다. NVIDIA의 TensorRT는 이러한 최적화와 메모리를 절약할 수 있도록 하며, 특히 추론 속도 향상과 효율적인 메모리 사용을 통해 실시간 애플리케이션 개발에 도움을 준다. 여기에서는 딥러닝 모델의 표준 형식인 ONNX 모델을 TensorRT 엔진 파일로 변환하는 과정을 다루고자...
本文介绍了如何使用NVIDIA的TensorRT将ONNX模型转换为TensorRT引擎文件，以优化深度学习模型性能。通过trtexec工具，可以将模型转换为FP32、FP16和INT8精度，从而提升推理速度和内存效率。文章还讨论了转换过程中的设置、选项及测试转换后引擎文件性能的方法。
