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TensorRT
Bereits trainierte neuronale Netze mithilfe von TensorRT optimieren, validieren und bereitstellen.
Optimize, validate, and deploy a trained neural network using TensorRT
Wir sind überzeugt, dass TensorRT die Produktivität für unsere Unternehmenskunden deutlich steigern könnte.
We believe TensorRT could dramatically improve productivity for our enterprise customers
Inferenzzeiten durch den Einsatz von TensorRT in Echtzeitanwendungen optimieren
Optimize inference times using TensorRT for real-time applications
Mit TensorRT können Entwickler neuronale Netzmodelle optimieren, mit hoher Genauigkeit Kalibrierungen für geringere Präzision vornehmen und die Modelle für Produktionsumgebungen in Unternehmens-und Hyperscale-Datenkurations-APIs, um so das gesamte Potenzial von Tesla-GPUs auszuschöpfen.
TensorRT provides developers the capabilities to optimize neural network models, calibrate for lower precision with high accuracy, and deploy the models to production environments in enterprise and hyperscale data centers. DeepStream SDK
Durch die mit TensorRT erzielten Leistungssteigerungen kann TuSimple zusätzliche Kameradaten auswerten und neue KI-Algorithmen in seinen selbstfahrenden Lkw einsetzen, ohne dass sich die Reaktionszeit verringert.
The performance gains from TensorRT enable TuSimple to analyze additional camera data and add new AI algorithms to their autonomous trucks, within reasonable response time.
Mit dem programmierbaren Inferenzbeschleuniger NVIDIA TensorRT lassen sich Deep-Learning-Modelle weiter optimieren.
The NVIDIA TensorRT programmable inference accelerator further optimizes the deep learning models.
Das JetPack SDK umfasst NVIDIA TensorRT zum Optimieren von Deep-Learning-Modellen für Inferenz sowie andere Bibliotheken für KI, Computer Vision und Multimedia, damit Sie Ihre Ideen direkt umsetzen können.
The JetPack SDK includes NVIDIA TensorRT for optimizing deep learning models for inference and other libraries for AI, computer vision, and multimedia to take your ideas to production.
Der generierte Code ruft automatisch optimierte CUDA-Bibliotheken von NVIDIA auf, darunter TensorRT, cuDNN und cuBLAS, damit er mit geringer Latenz und hohem Durchsatz auf NVIDIA-GPUs ausgeführt werden kann.
If the generated code calls third-party accelerated libraries such as cuDNN, cuFFT, cuSolver, or cuBLAS, you need to install these libraries separately prior to compiling the generated code.
Stellen Sie sich den Herausforderungen mit NVIDIA Tesla-GPUs und der NVIDIA TensorRT -Plattform, der weltweit schnellsten und effizientesten Rechenzentrums-Inferenzplattform.
Meet the challenges head on with NVIDIA Tesla GPUs and NVIDIA TensorRTplatform, the world's fastest, most efficient data center inference platform.
Bei unserer Beurteilung von TensorRT mit unserer auf Deep Learning basierenden Anwendung mit Tesla V100-GPUs von NVIDIA konnten wir eine 45-fache Steigerung der Inferenzgeschwindigkeit und des Durchsatzes verglichen mit einer CPU-basierten Plattform feststellen.
In our evaluation of TensorRT running our deep learning-based recommendation application on NVIDIA Tesla V100 GPUs, we experienced a 45X increase in inference speed and throughput compared with a CPU-based platform.
Der TensorRT Inference Server unterstützt alle gängigen KI-Modelle und Frameworks und nutzt Docker und Kubernetes zur nahtlosen Integration in DevOps-Architekturen.
TensorRT inference server supports all popular AI models and frameworks and leverages Docker and Kubernetes to integrate seamlessly into DevOps architectures.
Auch in Sachen Embedded Vision und Autonome Systeme bleibt MathWorks am Ball: Matlab für Deep Learning wird mit TensorRT -Beschleuniger kurzgeschlossen, und zwar via GPU Coder.
When it comes to deep learning, embedded vision and autonomous systems, too, MathWorks is keeping its eye on the ball: Matlab for Deep Learning is being short-circuited with TensorRT accelerators via GPU Coder.
Sie vereinen die unvergleichliche Erfahrung von NVIDIA und die Ökosystem-Unterstützung für GPU-beschleunigte Deep-Learning-Frameworks, RAPIDS-Software, NVIDIA TensorRT und mehr als 600 Anwendungen für High Performance Computing.
They bring NVIDIA's unmatched expertise and ecosystem support for GPU-accelerated deep learning frameworks, RAPIDS software, NVIDIA TensorRT, and 600+ high-performance computing applications.
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