英伟达开发者社区经理何琨分享DeepStream和TensorRT工具

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2023-08-26 08:54:29

DeepStream和TensorRT工具介绍

DeepStream是基于NVIDIA运行的工具，它主要应用于视觉整个流程的解决方案。它跟其他视觉库（比如OpenCV）不一样的地方在于，它建立一个完整的端到端的支持方案，换句话说你的源无论是Camera、Video还是云服务器上的视频，从视频的编解码到后台的图像Inference再到展示出来的画面的完整pipeline上的各个细节它都能帮助大家，包括参数的设置。

TensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，它的底层推理任务基于GPU推理引擎。它可以优化神经网络模型以及其他功能。

DeepStream和TensorRT工具的优势

DeepStream和TensorRT工具可以帮助大家加速视觉领域中的任务和应用程序，比如视频检索、目标检测等。它们的优势在于可以提高运行速度和性能，而且可以在小尺寸的GPU设备、无人机或者自动驾驶汽车等设备上使用。

DeepStream和TensorRT工具的应用领域

DeepStream和TensorRT工具可以应用于很多领域，如视觉、语音、NLP等。它们支持NVIDIA的Xavier系列、Tegra系列和最新出的Nano系列等产品，在GPU调度的情况下，比传统视觉库的加速效果要好很多。

DeepStream和TensorRT工具的使用方法

使用DeepStream和TensorRT工具时，需要把训练好的数据或网络模型给到它们。通过ONNX的操作，TensorRT基本上支持了现在市面上常见的网络框架训练出的模型，Caffe、TensorFlow、ONNX、DarkNet的数据都是可以的。

举个例子，现在跑的是一个大家耳熟能详的模型，就是Yolov3的，它跑在我们的Tegra的产品上，只有不到半个手掌大的计算芯片设备，我做了一个目标检测任务，前提是BatchSize我都设为了1，因为在那样Memory的情况下，如果BatchSize设为更多，比如2或者4的话，如果不用DeepStream的话它是跑不了的，OutofMemory了。

可以看到每一个模块是用什么样的硬件设备来跑的，因为有一些可能还用到了CPU，但更多用到GPU的加速。

DeepStream和TensorRT工具的特性

DeepStream和TensorRT工具支持许多新的特性，比如一个服务器上要接很多路摄像头，这种情况要接很多路Pipeline。在自动行驶的过程中，为了避撞，汽车两边的摄像头的精度需要更多的关注，这时DeepStream会自动管理或删减Pipeline。同时还支持网络层的融合和内核调用等功能。

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DeepStream TensorRT 视觉整个流程 GPU推理引擎

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