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Cuda与TensorRT模型部署，优化及实践方案
重点标签 自动驾驶、模型部署、CUDA Cores、Tensor Cores、性能优化
文章摘要
文章强调，模型部署与优化是自动驾驶公司的重要任务，需要考虑多个关键因素。FLOPS和TOPS是衡量计算性能的重要指标，但实际应用中的性能可能会有所不同。CUDA Cores和Tensor Cores分别用于通用计算任务和深度学习计算，而Roofline Model则帮助开发者理解应用的性能瓶颈。在模型部署中，需要注意FLOPs并不直接等于性能，TensorRT也有局限性，而CUDA Core与Tensor Core的选择和前后处理的时间开销也会影响最终效率。文章最后推荐了算法功能开发平台，并提供了AI行业的资源分享和专业建议。
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原文作者: 江大白
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