1.2毫秒！ 8运行BERT 英伟达TensorRT (12毫秒是几秒)
自今年5月份TensorRT 8-EA版（Early Access，尝鲜版）发布之后，英伟达终于在本周二发布了TensorRT 8的正式版。
作为支持英伟达GPU平台的深度学习推理框架，TensorRT 8正式版与以往的版本相比，能够在在1.2毫秒内运行全球最广为采用的基于transforemer模型之一——BERT-Large，即将语言查询推理时间缩短至上一个版本的一半，创下最新记录，为搜索引擎、广告推荐和聊天机器人的AI模型提供支持。
英伟达官方声称，TensorRT8不仅针对transformer作出突破性优化，还新增其他两项关键特性，实现AI推理方面的突破。
推理时间缩短至1.2毫秒，速度提升1倍
“AI模型以指数级的速度增长，很多公司不得不缩减模型大小以追求响应速度。英伟达2016年推出的TensorRT可以帮助这些企业扩大规模，提升精度。” 英伟达AI软件部的产品管理总监Kari Briski回顾TensorRT推出的背景时说道。
TensorRT是英伟达自家的深度学习推理框架，在模型推理的过程中，可以将Pytorch、TensorFlow等其他框架训练好的模型转化为TensorRT格式，再使用TensorRT推理引擎运行，从而提升这一模型在GPU上的运行速度。
因此，支持更多的模型和进一步缩短推理时间，提高推理速度是广大AI软件开发者对TensorRT升级的普遍期望。
2019年，黄仁勋在GTC China上发布TensorRT 7。相比于只支持30多种模型的TensorRT 5，TensorRT 7能够支持各种类型的RNN、Transformer和CNN，支持多达1000多种不同类型的计算变换和优化，还能让推理时间缩短至0.3秒，为此黄仁勋将其称之为“我们实现的最大飞跃”。
这次更新的TensorRT 8版本，虽然升级“飞跃”程度比不上从5.0版本到7.0版本的升级，但也有一定程度的更新。
英伟达宣称，TensorRT 8的各项优化为语言带来了创纪录的速度，能够在1.2毫秒内运行全球最广为采用的基于transforemer模型之一——BERT-Large，帮助企业将模型扩大一倍或两倍，从而提高精度。
落实到具体的应用上，这种推理速度的提升能够让对话式AI更加智能，交互应用程序的性能也能够得以提升。
新增两项核心技术，是推理速度提升的关键
在此之前，之所以能够凭借TensorRT提升模型在英伟达GPU上的运行速度，主要得益于TensorRT的一系列优化，这些优化包括：
简单而言，就是在力求以低混合精度提升吞吐量的同时，减少计算和内存访问，合并网络层。
而在TensorRT 8版本中，英伟达又新加入两个关键特性，以实现AI推理方面的突破。
其一是稀疏性。 TensorRT 8中使用稀疏性技术，在保证精度推理的同时，降低深度学习模型中的部分权重，减小模型所需要的带宽和内存，在提升效率的同时使开发者能够通过减少计算操作来加速神经网络。
这项技术能够帮助NVIDIA Ampere架构GPU得到性能上的提升。
其二是量化感知训练。 开发者能够使用训练好的模型，以 INT8 精度运行推理，且不会造成精度损失，大大减少计算和存储成本，在Tensor Core核心上实现高效推理。
TensorRT诞生第五年，下载次数近250万次
推理模型上的速度优势让TensorRT广受欢迎。五年来，已有来自医疗、汽车、金融和零售等各个领域的27500家企业，超过25万名开发者下载使用TensorRT，累计次数近250万次。
GE医疗是TensorRT的使用者之一，他们用TensorRT助力加速早期检测疾病的关键工具——超声波计算机视觉创新，使临床医生能够通过其职能医疗解决方案提供方最高质量的护理。
GE医疗心血管超声首席工程师Erik Steen表示:“临床医生需要花费宝贵的时间来选择和评估超声图像。在Vivid Patient Care Elevated Release项目的研发过程中，我们希望通过在Vivid E95扫描仪上实施自动心脏视图检测，使这一过程变得更加高效。心脏视图识别算法将选择合适的图像来分析心壁运动。TensorRT凭借其实时推理能力，提高了视图检测算法的性能，同时缩短了我们研发项目的产品上市时间。”
开源AI技术的领导者Hugging Face也在同英伟达展开密切合作，其产品总监Jeff Boudier表示，通过TensorRT 8，Hugging Face在BERT上实现了1毫秒的推理延迟，十分期待能在今年晚些时候为客户提供这一性能。
目前，TensorRT 8已经全面上市，且面向英伟达计划开发者成员免费提供，用户能够从 TensoRT GitHub库 中获得最新版本插件、解析器和样本开放源代码。
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