Model Optimizer

Syfte & användarens avsikt: Verktyget riktar sig till ML-ingenjörer, implementeringsteam och dataforskare som måste optimera modeller för NVIDIA-runtime. Det stödjer planering, konvertering till TensorRT-motorer och maskinvaruoptimerad prestanda. Nyttan uppstår särskilt vid latenskänsliga deployment-scenario.
Kärnlogik & Funktioner: Kräver model_file, input_names, input_shapes, output_names och target_precision; valfri kalibreringsdata gör INT8 möjlig. Avancerade alternativ inkluderar dynamiska former, hantering av anpassade op:er och benchmarks. Inmatningar: model_file, input_names, input_shapes, output_names, target_precision, max_batch_size och engine_output. Utdata: engine_file, calibration_table, latency_estimate och throughput_estimate.
Algoritmer & Beräkningar: Bygger ett TensorRT-optimeringsprofil, tillämpar graffussion, väljer kernels, kalibrerar (för INT8) och exporterar en serialiserad engine med en prestationsrapport.
Felhantering & Kantfall: Ogiltiga format, saknade inputs, op-stöd eller kalibreringsproblem kan orsaka byggfel eller fallback till FP16/FP32.
Bransch/Region & Lokalisering: Följer DL-modellformat och TensorRT-konventioner; använder millisekunder för latens och inferenser per sekund för throughput.
Antaganden & Exklusioner: Tränar inte modeller; inte en fullständig deploy-pipeline; kontrollerar inte post-optimiseringsnoggrannhet. Användningsfall: snabb deployment-planering, hårdvarunära optimering och benchmarking innan produktion.