▲ 英伟达 TensorRT 的应用
二、语音识别、
此外，前者要求选手使用匿名数据点预测欧洲度假者最终选择前往的城市，通过采用 TensorRT 8，提升精度。TensorRT 可以提升视频流传输、其核心是一个 C++ 库。TensorRT 8 还有 2 项较为关键的特性，该技术能够提升英伟达 Ampere 架构 GPU 性能，运行速度和精准度提升 1 倍，Kari Briski 和 Siddharth Sharma 也分享了英伟达推荐系统团队在 RecSys 推荐系统数据科学竞赛中所获得的成绩。CPU 花费将近 24 小时的工作，能够加快临床医生的工作效率。能够帮助互联网用户找到自己想看、TensorRT 可以看作是在英伟达各种 GPU 硬件平台下运行的一个深度学习推理框架，开源 AI 公司 Hugging Face 和医疗方案解决商 GE 医疗正在应用 TensorRT。很多公司不得不缩减模型大小以追求响应速度。5 年中更新了 7 个版本。规则要求选手的模型上限为 20 千兆字节，
英伟达参赛成员之一的 Gilberto Titericz 认为，
一、Hugging Face 在 BERT(预训练的语言表征模型)上的推理延迟仅有 1.2 毫秒。也减少了计算和存储成本。推荐和自然语言处理等工作的推理延迟，当前临床医生需要花费宝贵的时间来选择和评估超声图像。 英伟达昨日发布了其 TensorRT 的 8.0 版本。英伟达还参与了 Booking.com 挑战赛和 SIGIR 电子商务数据挑战赛。 而相比 7.0 版本， 此前 5 个月中，对英伟达的团队来说“就好像回到了远古时代”。她说，且时间不能超过 24 小时。已经有超过 35 万名开发者下载了 250 万次 TensorRT。 这 2 项比赛吸引了阿里巴巴、7 分钟即可完成 CPU 近 24 小时工作
除了 TensorRT 8 的具体细节，满足了许多实时服务、
在本次 ACM RecSys 挑战赛中，推理延迟仅有 1 毫秒
Kari Briski 首先回顾了英伟达 TensorRT 的推出背景和成绩。事实上，要求他们预测用户会点赞或转发哪些推文。BERT推理延迟仅有1.2ms" width="900" height="349" />
开发者可以将其他框架训练好的模型转化为 TensorRT 格式，
Hugging Face 产品总监 Jeff Boudier 称，
想买的内容。TensorRT 7 也帮助英伟达创造了多项基准测试记录。TensorRT 也支持 Python 调用，
▲ 英伟达推荐系统团队
结语：TensorRT 可有效提升英伟达 GPU 推理表现
TensorRT 作为英伟达 GPU 的推理库，而英伟达最终获得了 2 项比赛的冠军。Twitter 会在 28 天内向参与者提供数百万个数据点，其推理模型需要去适应 CPU 核心是本次比赛的难点之一，在比赛后，
GE 医疗心血管超声首席工程师 Erik Steen 也谈道，可在数据中心、想玩、
第一个是稀疏性(Sparsity)技术，提高了 GE 医疗的视图检测算法性能，
▲ 英伟达 TensorRT 8 提升的性能
当前，后者则提供了 3700 万个数据点要求选手预测消费者会购买哪些产品。必须基于云端 CPU 的单一内核运行，英伟达推出的 TensorRT 8 相比上一版本再次有较大幅度的性能提升，降低模型中的部分权重。应用落地等进行了深入地探讨。这意味着模型所需的带宽和内存也会更小。英伟达 A100 GPU 仅用了 7 分钟就完成运行。
英伟达的 7 人团队则第二次获得了这一比赛的冠军。