nVIDIA|1.2 毫秒！英伟达 TensorRT 8 运行 BERT-Large 推理创纪录_1.2|毫秒！|英伟达|TensorRT

【nVIDIA|1.2 毫秒！英伟达 TensorRT 8 运行 BERT-Large 推理创纪录】自今年 5 月份 TensorRT 8-EA 版（Early Access，尝鲜版）发布之后，英伟达终于在本周二发布了 TensorRT 8 的正式版。作为支持英伟达 GPU 平台的深度学习推理框架，TensorRT 8 正式版与以往的版本相比，能够在在 1.2 毫秒内运行全球最广为采用的基于 transforemer 模型之一 ——BERT-Large，即将语言查询推理时间缩短至上一个版本的一半，创下最新记录，为搜索引擎、广告推荐和聊天机器人的 AI 模型提供支持。
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英伟达官方声称，TensorRT8 不仅针对 transformer 作出突破性优化，还新增其他两项关键特性，实现 AI 推理方面的突破。推理时间缩短至 1.2 毫秒，速度提升 1 倍
“AI 模型以指数级的速度增长，很多公司不得不缩减模型大小以追求响应速度。英伟达 2016 年推出的 TensorRT 可以帮助这些企业扩大规模，提升精度。” 英伟达 AI 软件部的产品管理总监 Kari Briski 回顾 TensorRT 推出的背景时说道。

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TensorRT 是英伟达自家的深度学习推理框架，在模型推理的过程中，可以将 Pytorch、TensorFlow 等其他框架训练好的模型转化为 TensorRT 格式，再使用 TensorRT 推理引擎运行，从而提升这一模型在 GPU 上的运行速度。
因此，支持更多的模型和进一步缩短推理时间，提高推理速度是广大 AI 软件开发者对 TensorRT 升级的普遍期望。
2019 年，黄仁勋在 GTC China 上发布 TensorRT 7 。相比于只支持 30 多种模型的 TensorRT 5，TensorRT 7 能够支持各种类型的 RNN、Transformer 和 CNN，支持多达 1000 多种不同类型的计算变换和优化，还能让推理时间缩短至 0.3 秒，为此黄仁勋将其称之为“我们实现的最大飞跃” 。
这次更新的 TensorRT 8 版本，虽然升级“飞跃”程度比不上从 5.0 版本到 7.0 版本的升级，但也有一定程度的更新。
英伟达宣称，TensorRT 8 的各项优化为语言带来了创纪录的速度，能够在 1.2 毫秒内运行全球最广为采用的基于 transforemer 模型之一 ——BERT-Large，帮助企业将模型扩大一倍或两倍，从而提高精度。
落实到具体的应用上，这种推理速度的提升能够让对话式 AI 更加智能，交互应用程序的性能也能够得以提升。
新增两项核心技术，是推理速度提升的关键
在此之前，之所以能够凭借 TensorRT 提升模型在英伟达 GPU 上的运行速度，主要得益于 TensorRT 的一系列优化，这些优化包括：

权重与激活精度校准：通过将模型量化为 INT8 来更大限度提升吞吐量，同时保持高精度，力求精度和吞吐量的最大平衡；
层与张量融合：通过融合内核中的节点，优化 GPU 显存和带宽的使用；
内核自动调整：基于目标 GPU 选择最佳的数据层和算法；
动态张量显存：更大限度减少显存占用，并高效地为张量重复利用内存；
多流执行：并行处理多个输入流的可扩展设计；

简单而言，就是在力求以低混合精度提升吞吐量的同时，减少计算和内存访问，合并网络层。

nVIDIA|1.2 毫秒！英伟达 TensorRT 8 运行 BERT-Large 推理创纪录

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而在 TensorRT 8 版本中，英伟达又新加入两个关键特性，以实现 AI 推理方面的突破。
其一是稀疏性。TensorRT 8 中使用稀疏性技术，在保证精度推理的同时，降低深度学习模型中的部分权重，减小模型所需要的带宽和内存，在提升效率的同时使开发者能够通过减少计算操作来加速神经网络。
这项技术能够帮助 NVIDIA Ampere 架构 GPU 得到性能上的提升。
其二是量化感知训练。开发者能够使用训练好的模型，以 INT8 精度运行推理，且不会造成精度损失，大大减少计算和存储成本，在 Tensor Core 核心上实现高效推理。
TensorRT 诞生第五年，下载次数近 250 万次
推理模型上的速度优势让 TensorRT 广受欢迎。五年来，已有来自医疗、汽车、金融和零售等各个领域的 27500 家企业，超过 25 万名开发者下载使用 TensorRT，累计次数近 250 万次。

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GE 医疗是 TensorRT 的使用者之一，他们用 TensorRT 助力加速早期检测疾病的关键工具——超声波计算机视觉创新，使临床医生能够通过其职能医疗解决方案提供方最高质量的护理。
GE 医疗心血管超声首席工程师 Erik Steen 表示:“临床医生需要花费宝贵的时间来选择和评估超声图像。在 Vivid Patient Care Elevated Release 项目的研发过程中，我们希望通过在 Vivid E95 扫描仪上实施自动心脏视图检测，使这一过程变得更加高效。心脏视图识别算法将选择合适的图像来分析心壁运动。TensorRT 凭借其实时推理能力，提高了视图检测算法的性能，同时缩短了我们研发项目的产品上市时间。”
开源 AI 技术的领导者 Hugging Face 也在同英伟达展开密切合作，其产品总监 Jeff Boudier 表示，通过 TensorRT 8，Hugging Face 在 BERT 上实现了 1 毫秒的推理延迟，十分期待能在今年晚些时候为客户提供这一性能。
目前，TensorRT 8 已经全面上市，且面向英伟达计划开发者成员免费提供，用户能够从TensoRT GitHub 库中获得最新版本插件、解析器和样本开放源代码。