TensorRT 進階打怪 | AI部署與落地全面學(xué)習(xí)

對于當(dāng)下的AI時代，如何才可以作為一個合格的工程師？讀讀論文，看看開源代碼？然后各種白嫖？如果是前幾年的AI時代而言，或者這是一個可以混的過去的工程師，但是對于當(dāng)下而言，如果你對于AI部署一點也不了解，可能你就不是一個合格的AI算法工程師?。?！

1、AI部署都需要哪些知識？

那么對于AI算法部署而言，我們究竟有哪些知識需要學(xué)習(xí)呢？這里給大家推薦一個全網(wǎng)最強的AI部署的教程，帶你全面認(rèn)識ONNX、TensorRT的Pipeline，同時帶你使用C++進行多線程以及線程知識的進階。

同時還提供了約52個學(xué)習(xí)案例代碼，從淺到深，逐步遞進學(xué)習(xí)。

2、具體內(nèi)容展示

2.1 CUDA-Driver

這部分主要是對于CUDA驅(qū)動編程的學(xué)習(xí)：

1. 學(xué)習(xí)cuda初始化；
2. 增加檢查功能；
3. cuda的上下文；
4. 使用驅(qū)動api進行內(nèi)存分配，以及DMA技術(shù)。

2.2 CUDA-Runtime

這部分主要是對于CUDA-Runtime的學(xué)習(xí)，主要涉及的內(nèi)容：

1. CUDA-Runtime的學(xué)習(xí)
2. GPU的分配管理問題
3. cudaStream管理問題
4. 核函數(shù)
5. 線程的布局設(shè)計
6. 共享內(nèi)存的操作
7. 歸月求和的實現(xiàn)
8. 原子操作
9. 仿射變換雙線性插值的實現(xiàn)，YOLOv5的預(yù)處理等等

2.3 TensorRT基礎(chǔ)學(xué)習(xí)

1、TensorRT的Python接口搭建模型

2、常見TensorRT部署模型的形式

3、TensorRT基礎(chǔ)部分涉及到的內(nèi)容

2.4 部分工業(yè)級案例示意

1、AlphaPose姿態(tài)檢測部署案例

關(guān)于Alphapose，由于后處理比較復(fù)雜，這也會帶你學(xué)習(xí)如何將其放到了onnx中進行后處理的加速。

2、UNet部署

這個案例的目的是學(xué)習(xí)如何處理場景分割的以及場景分割的預(yù)處理后處理邏輯。

預(yù)處理采用warpaffine時，后處理可以使用逆變換得到mask

3、自動駕駛部署案例

這個案例中，存在4個模型，分別是：YoloX車輛檢測、UFLD車道線檢測、道路分割、深度估計

4、多線程技術(shù)點于封裝

• 對tensorRT的封裝，更像是對推理引擎的封裝
• 封裝的意義在于對技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化、工具化，能夠是的使用時更加便利，效率更高，定制更多的默認(rèn)行為
• 封裝推理引擎的思想，還可以應(yīng)用到更多其他地方。嵌入式、等等。由于大多推理引擎提供的默認(rèn)方式不夠友好，對其進行包裝，能夠很好的使得自己的代碼具有復(fù)用性，一套代碼多處用
• 還可以實現(xiàn)，同樣的封裝，通過簡單的配置，切換不同的推理后端。這都取決于需求
• 我們的唯一目的就是讓工作更簡單，讓代碼復(fù)用性更強，讓技術(shù)可以沉淀

5、旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測部署案例

適合人群

如果你在你的崗位只負(fù)責(zé)算法的研發(fā)于改進，這個是絕佳的學(xué)習(xí)機會；

如果你是在學(xué)校的小白，接觸不到實際的落地部署項目，這個就是你的敲門磚；

如果你想進一步優(yōu)化你的部署項目，這個課程將讓你耳目一新，事半功倍。

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