1.** 네트워크 순방향 컴퓨팅 최적화 * *:tensort 는' 네트워크 계층 융합' 이라는 기술을 사용하여 순방향 컴퓨팅을 최적화합니다. 인접한 컨볼 루션 계층과 풀 계층을 결합하여 불필요한 메모리 액세스와 데이터 재정렬을 줄입니다. 또한 TensorRT 는 GPU 에서 CUDA 와 같은 특수 명령을 사용하여 이러한 작업을 병렬화하여 계산 속도를 높입니다.
2.** 역계산 최적화 * *: 신경망의 역전파의 경우 TensorRT 는 정방향 계산과 유사한 기술을 사용하여 계산을 최적화합니다. 인접한 컨볼 루션 계층과 풀 계층을 결합하여 역방향 전파에서 계산량과 메모리 액세스를 줄입니다. 또한 TensorRT 는 그라데이션 집계 기술을 사용하여 역방향 전파 계산을 더욱 최적화합니다.
3.** 데이터 레이아웃 최적화 * *: Tensorrt 는 데이터 레이아웃을 최적화하여 메모리 액세스 효율성을 더욱 향상시킵니다. 데이터 레이아웃 최적화라는 기술을 사용하여 네트워크 구조 및 데이터 흐름 패턴을 기반으로 최적의 데이터 레이아웃 패턴을 결정합니다. 이렇게 하면 불필요한 메모리 액세스와 데이터 리플로우가 줄어 추리 속도가 향상됩니다.
4.** 모델 가지 치기 * *: 이미지 수퍼 해상도 또는 의미 분할과 같이 정확한 추론이 필요하지 않은 일부 모델의 경우 모델 가지 치기 기술을 사용하여 모델의 복잡성을 줄일 수 있습니다. TensorRT 는 전역 또는 부분 가지치기와 같은 다양한 가지 치기 전략을 지원하여 모델의 매개변수와 계산량을 줄여 추리 속도를 높입니다.
이러한 최적화 기술을 통해 TensorRT 는 특히 GPU 환경에서 신경망 추론의 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이로 인해 TensorRT 는 심도 있는 학습 응용 프로그램에서 일반적으로 사용되는 추론 가속 도구가 되었습니다.