Vertaling van "Mit TensorRT" in Engels
We konden deze vermelding niet vinden. Er worden benaderende resultaten weergegeven. Controleer je spelling of stel voor deze term aan het woordenboek toe te voegen.
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
Mit TensorRT können Modelle, die mit 32-Bit- oder 16-Bit-Daten trainiert wurden, für INT8-Prozesse auf Tesla T4 und P4 oder FP16 auf Tesla V100 optimiert werden.
With TensorRT, models trained in 32-bit or 16-bit data can be optimized for INT8 operations on Tesla T4 and P4, or FP16 on Tesla V100.
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.
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.
Mit TensorRT können neuronale Netze, die mit 32-Bit- oder 16-Bit-Daten trainiert wurden, für INT8-Operationen mit reduzierter Präzision auf einem Tesla P4 oder für FP16 auf einem Tesla V100 optimiert werden.
It includes a library created to optimize deep learning models for production deployment, taking trained neural nets-usually in 32-bit or 16-bit data-and optimizing them for reduced-precision INT8 operations.
