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。
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：
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。
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。
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。
京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而，京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言，称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。
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