- Ten temat ma 8 odpowiedzi, 8 głosów, a ostatnio został zaktualizowany 12 miesięcy temu przez
.
-
Publikacje
-
Nie spodziewałem się, że Jetson Nano może być tak potężnym narzędziem, ale z każdym dniem odkrywam nowe możliwości. Pracuję nad projektem, który wymaga szybkiego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i zdecydowałem się na użycie TensorRT do optymalizacji inference. Mimo że udało mi się już skonfigurować podstawowe środowisko, natrafiłem na sporo przeszkód związanych z wydajnością i wykorzystaniem pamięci. Czy ktoś z was miał podobne doświadczenia? Jakie techniki lub triki możecie polecić, aby maksymalnie wykorzystać możliwości Jetson Nano?
Dzięki za ten temat! Osobiście polecam zacząć od przekształcenia modelu do formatu ONNX przed importowaniem go do TensorRT. To zazwyczaj daje niezłe wyniki.
Zdarzyło mi się, że podczas optymalizacji modelu zauważyłem znaczący spadek wydajności, gdy używałem zbyt skomplikowanej architektury. Uproszczenie modelu pomogło mi uzyskać lepsze rezultaty na Jetsonie.
Warto sprawdzić, czy używasz najnowszej wersji TensorRT, ponieważ każda aktualizacja często przynosi poprawki wydajności. A co z użyciem INT8 dla przyspieszenia inference? To może zrobić ogromną różnicę!
Czasami mam wrażenie, że Jetson Nano jest bardziej ograniczony przez pamięć niż przez moc obliczeniową. Zmniejszenie rozmiaru wejściowych obrazów do modelu może strasznie pomóc.
W moim przypadku dodanie opcji przerwania inference, gdy model nie jest w użyciu, znacznie poprawiło osiągi. Mniej użycia CPU przy niskim obciążeniu to klucz do sukcesu.
Wydajność to jedno, ale jak wygląda stabilność? Czy ktoś z was miał problemy z przegrzewaniem się Nano podczas intensywnej pracy z TensorRT? 🤔
Może warto spróbować rozwiązań opartych na technikach kompresji modeli, takich jak pruning. Daje to możliwość dalszej optymalizacji i zmniejszenia obciążenia pamięci.
- Musisz się zalogować, aby odpowiedzieć na ten temat.