投稿

推理引擎架构！MNN、TensorRT架构介绍！【推理系统】系列05篇(下)

Name: %E6%8E%A8%E7%90%86%E5%BC%95%E6%93%8E%E6%9E%B6%E6%9E%84%EF%BC%81MNN%E3%80%81TensorRT%E6%9E%B6%E6%9E%84%E4%BB%8B%E7%BB%8D%EF%BC%81%E3%80%90%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E3%80%91%E7%B3%BB%E5%88%9705%E7%AF%87(%E4%B8%8B)
Uploaded: 2024-07-16T22:10:34.015Z

5455

2023-01-13 22:18:07

【推理系统】系列05篇(下)：推理引擎架构！MNN、TensorRT架构介绍！推理引擎就是推理系统中用来完成实际推理功能的模块，也可以称作推理模块。业界比较成熟的工业级推理引擎有MNN、TensorRT、TensorFlow Lite、MindSpore Lite、MACE等，通过理解推理引擎架构，一起来深入了解推理引擎到底有哪些模块，这些模块有什么用。

科技

计算机技术

华为昇腾

推理系统

昇腾招人，已经毕业的快联系鸭

自动连播

4.0万播放

简介

《推理系统》推理系统是本分享的重点概述，推理就是在训练好的模型结构和参数基础上，执行前向传播得到模型输出的过程。相对于训练而言，推理不涉及梯度和损失优化。推理的最终目标是将训练好的模型部署生产环境中，真正让 AI 能够运用起来。推理引擎可以将深度学习模型部署到云（Cloud）端或者边缘（Edge）端，并服务用户的请求。模型训练过程好比是传统软件工程中的代码开发的过程，而开发完的代码势必要打包，部署给用户使用，那么推理系统就负责应对模型部署的生命周期中遇到的挑战和问题。

01 推理系统内容介绍